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一种基于熵信息分布的恶意文档检测方法

摘要

本发明公开了一种恶意文档检测方法,包括以下步骤:(1)对文档进行预处理,然后以256字节的滑动窗口处理字节流并计算熵值,得到熵序列;(2)进行全局以及结构化熵特征提取。全局特征中,提取6种统计特征信息。结构化熵特征中,提取了序列的细节和局部特征。细节特征中,利用离散小波分解,计算序列的能量谱作为特征;局部特征中,将熵序列拆分成小块后计算小波分解近似系数,利用K‑means算法进行聚类得到编码字典并对样本进行编码后得到局部特征。(3)将三种特征进行组合并进行归一化。(4)将样本特征与标签输入到分类算法中进行训练后得到分类器并用于恶意文档的检测。该方法可以用于恶意文档的高效检测,其准确率更高,检测速度也更快。

著录项

  • 公开/公告号CN108710797A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN201810409421.8

  • 申请日2018-06-15

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

  • 入库时间 2023-06-19 06:58:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20180615

    实质审查的生效

  • 2018-10-26

    公开

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