[发明专利]一种基于图卷积网络的恶意软件检测方法有效
| 申请号： | 202110289916.3 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112966271B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 金舒原;李维龙 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明为克服恶意软件检测技术中未考虑程序文件中的语义特征，或存在文件语义信息丢失，导致恶意软件检测准确率低的缺陷，提出一种基于图卷积神经网络的恶意软件检测方法，包括以下步骤：采集二进制文件并进行预处理，从中得到函数的汇编指令序列；构造汇编指令语料库，在汇编指令语料库的基础上训练汇编指令的词向量模型；构建训练样本库；对训练样本库进行预处理，从中抽取函数调用图及其每个函数的汇编指令序列；构建基于图卷积网络的恶意软件检测模型，将从样本库中获得的汇编指令序列作为输入，并根据对应的词向量模型及函数调用图对所述恶意软件检测模型进行训练；将所述完成训练的恶意软件检测模型对待检测的软件进行检测，输出检测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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