[发明专利]一种基于多模态特征融合的恶意代码检测方法及系统有效
| 申请号： | 202210849728.6 | 申请日： | 2022-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN115080973B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 路冰;张海文;王琦博 | 申请（专利权）人： | 中孚安全技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/41;G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫伟姣 |
| 地址： | 250101 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及恶意代码检测技术领域，公开了一种基于多模态特征融合的恶意代码检测方法及系统，所述方法包括：获取训练代码样本集；对每个所述代码样本进行关键词推荐和词嵌入；根据关键词嵌入矩阵，得到语义表示向量；基于关键词提取算法构建代码权重向量；基于卡方检验构建代码统计向量；基于文档主题分类算法构建主题表示向量；将代码权重向量、代码统计向量和代码主题表示向量进行加权融合，得到多模态特征向量；将语义表示向量和多模态特征向量进行拼接，得到多模态融合特征；基于训练代码样本集的多模态融合特征，进行模型训练，用于恶意代码检测。本发明从多维度进行代码特征提取，可有效挖掘代码中的有效特征信息，提高检测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 特征 融合 恶意代码 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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