[发明专利]基于协同学习的可视化恶意软件检测方法有效
| 申请号： | 202110775119.6 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113221115B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 陈文;黄登;高覃 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 四川省成都市天策商标专利事务所 51213 | 代理人： | 张秀敏 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于协同学习的可视化恶意软件检测方法，包括初始化过程和协同训练过程；其中：所述初始化过程具体包括：（1）软件可视化；（2）特征提取；所述的协同训练过程具体包括：（3）多分类器新样本协同训练标记；（4）投票检测过程；本发明能够使用少量已标记的软件样本特征进行建模，并通过大量未标记样本不断优化模型的检测性能，使恶意软件检测模型具有了自学习，自适应的能力，从而减少了对于人工软件样本标记的依赖，解决了恶意软件检测中有标记样本收集困难，导致基于机器学习的恶意软件分类模型难以有效训练的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 协同 学习 可视化 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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