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全局特征可视化与局部特征相结合的恶意代码分类方法

摘要

本发明公开了一种全局特征可视化与局部特征相结合的恶意代码分类方法,针对恶意代码二进制文件的分块计算三个特征值,每个特征值对应填充一个彩色通道,从而将恶意代码二进制文件可视化成RGB彩色图像;然后提取RGB彩色图像的全局特征,并从恶意代码二进制文件核心区域中提取局部特征,结合全局和局部特征进行恶意代码家族分类。使用本发明增加了恶意代码图像表示的信息量,提高了图像稳定性和分类模型的容错率,而且从恶意代码核心区域提取局部特征,弥补了全局特征在恶意代码变种变化较大时分类能力不足的缺陷,进一步地,全局特征和局部特征的结合在面对变化多端的恶意代码变种时具有更强的鲁棒性,很大程度上提高了恶意代码分类的准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN108062478B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201810008763.9

  • 发明设计人 薛静锋;傅建文;王勇;单纯;梁杰;

    申请日2018-01-04

  • 分类号G06F21/56(20130101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11120 北京理工大学专利中心;

  • 代理人温子云;仇蕾安

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 11:37:41

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