文件特征提取范围配置及静态恶意软件识别的方法、系统

摘要

一种文件特征提取范围配置及静态恶意软件识别的方法、系统，根据预设的n个不同扫描范围的候选配置对m个样本文件进行特征提取，以得到针对m个样本文件中每个样本文件的n类特征向量，n≥2，m≥2，n和m为正整数。基于机器学习模型对m个样本文件的同一个候选配置对应的特征向量进行训练，以得到n个用于判定待识别文件是否为恶意文件的判别模型。基于相同的评价指标对n个判别模型进行评价，以得到n个归一化的效果指标值。根据预设的n个扫描范围的候选配置确定n个归一化的IO指标值。根据每个候选配置的IO指标值和效果指标值确定n个扫描范围的候选配置中的最优化配置，最优化配置为待识别文件用于进行特征提取的扫描范围配置。