使用经训练的机器学习模型检测恶意文件的系统和方法

摘要

本发明涉及一种使用经训练的机器学习模型检测恶意文件的系统和方法。所述系统可以包括括硬件处理器，所述硬件处理器被配置为：形成至少一个行为模式；计算所有行为模式的卷积；基于所述行为模式，从检测模型数据库中选择至少两个用于检测恶意文件的模型；基于对所述卷积和所述至少两个用于检测恶意文件的模型的分析，计算正在被执行的文件的有害性程度；基于所述有害性程度，形成决策模式；如果形成的所述决策模式与来自之前基于对恶意文件的分析而形成的决策模式数据库的至少一个预定的决策模式之间的相似度超过预定阈值，则将所述正在被执行的文件识别为恶意的。