基于大数据分析的恶意软件识别方法、服务器及存储介质

摘要

本发明属于软件安全技术领域，涉及一种基于大数据分析的恶意软件识别方法、服务器及计算机可读存储介质，其中，基于大数据分析的恶意软件识别方法，包括：从数据库中获取已知软件信息。对已知软件信息中的特征信息进行模型训练以构建预测模型。获取待测软件的特征信息。将待测软件的特征信息代入预测模型进行模型预测以获取预测结果。在预测结果符合预设规则时，则判定待测软件为恶意软件。因此，本发明能够依靠大数据技术获取大量的软件信息，并且能够根据大量的软件信息构建恶意软件的预测模型，从而能够通过构建的预测模型待测软件进行模型预测以判定待测软件是否为恶意软件。故而，本发明能够实现有效的识别恶意软件的目的。