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基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法

摘要

一种基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法,其步骤为:对于DNN的多态蠕虫特征码自动提取,整个过程分为训练DNN模型和提取多态蠕虫特征码两部分。在训练模型阶段,将多态蠕虫有效载荷和其对应的特征码作为输入数据,输入到DNN网络中进行训练,得到DNN网络模型。在提取多态蠕虫特征码阶段,将多态蠕虫有效载荷输入到DNN网络模型,通过Signature Beam Search算法来提取特征码,最终输出多态蠕虫有效载荷对应的特征码。通过上述方法,本发明提供了一种能够快速且准确提取蠕虫特征码的基于DNN的多态蠕虫特征码自动提取方法。

著录项

  • 公开/公告号CN109190703B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 辽宁大学;

    申请/专利号CN201811031199.9

  • 发明设计人 周翰逊;杨阳;郭薇;

    申请日2018-09-05

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06F40/58(20200101);G06N3/02(20060101);

  • 代理机构21207 沈阳杰克知识产权代理有限公司;

  • 代理人罗莹

  • 地址 110000 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街58号

  • 入库时间 2022-08-23 12:22:01

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