基于深度学习的恶意程序可视化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的恶意程序可视化检测方法，包括运行恶意程序并构建恶意程序的数据流图；从数据流图中提取特征子图构成子图语料库；将子图语料库中的子图映射成字符串；采用深度学习算法将子图向量化；采用minHash算法对恶意程序包含的子图向量进行hash计算构建恶意程序可视化的图片矩阵；构建分类模型；针对待检测的程序，构建待检测的程序可视化的图片矩阵，采用分类模型对待检测的程序可视化的图片矩阵进行分类得到分类结果。本发明方法易于实现，而且可靠性高、实用性好且检测结果准确。