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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集；步骤2，将步骤1得到的源代码数据集转化为二进制文件；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网络模型并对模型进行训练，将步骤4得到的特征值输入到BP神经网络模型中进行训练，得到最优的神经网络模型并输出。步骤5，对步骤4输出的神经网络模型进行预测分类并根据测试结果通过步骤4对模型进行调参训练。本发明通过自动化提取GCC编译器的软件指纹特征，检测编译器中恶意代码的指纹特征，从而检测一个GCC编译器是否有被恶意代码入侵。
主权项：1.一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，下载c语言源代码数据集，记为样本A；步骤2，将样本A经过A版本GCC编译器转化为二进制文件，命名为样本一；将样本A经过B版本GCC编译器转化为二进制文件，命名为样本二；步骤3，对步骤2得到的样本集进行预处理；步骤4，搭建BP神经网络模型并对模型进行训练，得到最优的BP神经网络模型，记为modelA；步骤5，对步骤4输出的神经网络模型modelA进行测试。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 一种基于机器学习的GCC编译器恶意代码入侵检测方法
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