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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及网络安全技术领域，特别涉及一种基于深度学习的APT样本检测方法及系统，收集APT数据样本并利用利用深度学习方法提取APT数据样本关键函数特征；依据APT数据样本关键函数特征构建APT特征函数库，在APT特征函数库中以数据表格形式存储APT信息、APT数据样本信息及特征函数信息；将待检测流量数据中功能函数与APT特征函数库中的特征函数进行相似性度量，根据相似性度量结果判定待检测流量数据是否为APT恶意流量。本发明将深度学习和自动化特征提取技术相结合来识别关键特征函数的相似性，能够准确检测和识别来自某个APT组织的恶意样本，提高APT样本分析效率和准确率。
主权项：1.一种基于深度学习的APT样本检测方法，其特征在于，包含：收集APT数据样本并利用利用深度学习方法提取APT数据样本关键函数特征；依据APT数据样本关键函数特征构建APT特征函数库，在APT特征函数库中以数据表格形式存储APT信息、APT数据样本信息及特征函数信息；将待检测流量数据中功能函数与APT特征函数库中的特征函数进行相似性度量，根据相似性度量结果判定待检测流量数据是否为APT恶意流量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于深度学习的APT样本检测方法及系统
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