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基于反汇编代码结构和语义特征的恶意软件家族分类方法

摘要

本发明公开一种基于反汇编和深度学习的恶意软件家族分类方法,包括以下步骤:(1)使用反汇编技术对二进制文件进行解析,得到文件的汇编代码表示,创建文件的控制流图;(2)使用自然语言处理中经典的预训练方法以及经典模型对汇编代码进行编码,得到汇编代码的向量表示;(3)使用针对图结构的神经网络对文件进行分类,确定恶意软件的家族。

著录项

  • 公开/公告号CN113434858A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN202110571280.1

  • 发明设计人 刘爽;陈冠宏;

    申请日2021-05-25

  • 分类号G06F21/56(20130101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人刘子文

  • 地址 300350 天津市津南区海河教育园雅观路135号天津大学北洋园校区

  • 入库时间 2023-06-19 12:42:10

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-11-01

    授权

    发明专利权授予

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