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NEURAL NETWORK DETECTION OF MALICIOUS ACTIVITY

机译:恶意活动的神经网络检测

摘要

A method of identifying malicious activity in a sequence of computer instructions includes providing the sequence of computer instructions into a recurrent neural network configured to provide an output based on both the current instruction being input and at least one prior instruction in the sequence, and evaluating the provided sequence of computer instructions in the recurrent neural network at multiple points within the sequence. An output is provided indicating whether the network has determined the code sequence to that point is likely malicious.
机译:一种识别计算机指令序列中的恶意活动的方法,包括将计算机指令序列提供给递归神经网络,该递归神经网络被配置为基于输入的当前指令和序列中的至少一个先前指令来提供输出,并评估该指令。在递归神经网络中的序列中的多个点上提供了计算机指令序列。提供了一个输出,指示网络是否已确定到该点的代码序列可能是恶意的。

著录项

  • 公开/公告号US2019325134A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AVAST SOFTWARE S.R.O.;

    申请/专利号US201916389710

  • 发明设计人 PETR GRONÁT;

    申请日2019-04-19

  • 分类号G06F21/56;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:11:09

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