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一种面向多态蠕虫病毒的自动检测方法

摘要

本发明公开了一种面向多态蠕虫病毒的自动检测方法,属于机器学习和网络安全技术领域。本发明首先选定训练用多态蠕虫数据序列,进行平滑后提取得到特征序列,再利用Gaussian‑Bernoulli RBM算法进行优化提取,得到新的特征序列,形成多态蠕虫特征库。本发明可以快速准确的提取出不同种类多态蠕虫病毒的特征序列,并可以分析出多态蠕虫病毒可能存在的潜在变异风险以及可疑的多态蠕虫段序列最终更加准确快速的实现防御。本发明能够人工调整训练参数,调控系统训练方式,提高系统提取多态蠕虫准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN111177724A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河北师范大学;

    申请/专利号CN201911272282.X

  • 申请日2019-12-12

  • 分类号

  • 代理机构石家庄新世纪专利商标事务所有限公司;

  • 代理人董金国

  • 地址 050024 河北省石家庄市南二环东路20号

  • 入库时间 2023-12-17 10:16:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20191212

    实质审查的生效

  • 2020-05-19

    公开

    公开

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