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APPARATUS AND METHOD FOR VERIFYING MALICIOUS CODE MACHINE LEARNING CLASSIFICATION MODEL

机译:验证恶意代码机学习分类模型的装置和方法

摘要

Disclosed is an apparatus for verifying a malicious code machine learning classification model, which includes: a main feature processing subsystem performing feature extracting and processing functions in an input file; and a multi-layer cyclic verification subsystem performing multi-layer verification in order to determine whether the file is normal or malicious based on the extracted and processed features to verify a machine learning model that classifies malicious codes, thereby ensuring reliability of a prediction result for a machine learning model.
机译:公开了一种用于验证恶意代码机器学习分类模型的设备,该设备包括:主特征处理子系统,其在输入文件中执行特征提取和处理功能;以及以及多层循环验证子系统,其执行多层验证以便基于提取和处理的特征来确定文件是正常文件还是恶意文件,以验证对恶意代码进行分类的机器学习模型,从而确保预测结果的可靠性机器学习模型。

著录项

  • 公开/公告号US2020082083A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 WINS CO. LTD.;

    申请/专利号US201916553054

  • 发明设计人 BYUNG HWAN CHOI;IN HO KIM;SEUNG YEON PARK;

    申请日2019-08-27

  • 分类号G06F21/56;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:24:59

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