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一种基于模糊K近邻的Windows恶意软件识别方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊K近邻的Windows恶意软件识别方法。收集足够量的已知恶意软件和良性软件组成样本库。使用反汇编技术提取样本库中所有样本的PE结构信息。再使用模糊集理论计算样本的模糊区间和隶属度,从而得到样本的模糊特征向量。对于输入的待检测样本,使用相同的方法得到其模糊特征向量。通过最大模糊区间匹配原则找到具有最大模糊区间匹配度的集合,再从该集合中找到K个与待检测样本具有最小欧式距离的样本。并根据距离按从小到大进行排序,使用排序下标的倒数作为投票权重。统计各个类别的投票权重之和,使用最大权重之和的类别作为预测标签。该方法具有简单、高效的优点,在保障准确率的基础上很好地提高了检测效率。

著录项

  • 公开/公告号CN110135155A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海大学;

    申请/专利号CN201910260519.6

  • 发明设计人 钱权;唐明东;

    申请日2019-04-02

  • 分类号

  • 代理机构上海上大专利事务所(普通合伙);

  • 代理人陆聪明

  • 地址 200444 上海市宝山区上大路99号

  • 入库时间 2024-02-19 13:40:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-09-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20190402

    实质审查的生效

  • 2019-08-16

    公开

    公开

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