基于协同学习的可视化恶意软件检测方法

摘要

本发明公开了一种基于协同学习的可视化恶意软件检测方法，包括初始化过程和协同训练过程；其中：所述初始化过程具体包括：（1）软件可视化；（2）特征提取；所述的协同训练过程具体包括：（3）多分类器新样本协同训练标记；（4）投票检测过程；本发明能够使用少量已标记的软件样本特征进行建模，并通过大量未标记样本不断优化模型的检测性能，使恶意软件检测模型具有了自学习，自适应的能力，从而减少了对于人工软件样本标记的依赖，解决了恶意软件检测中有标记样本收集困难，导致基于机器学习的恶意软件分类模型难以有效训练的问题。