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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种特征融合的恶意代码家族分类方法、装置和存储介质。所述方法包括以下步骤：提取恶意软件的操作码特征、字节特征、图像化特征和静态统计特征；根据恶意软件的操作码特征、字节特征和图像化特征构建恶意软件之间的相似度矩阵和邻接矩阵，基于所述邻接矩阵获得恶意软件关系图；以及以样本集合中的样本和所述恶意软件关系图为输入，使用图神经网络模型对恶意软件进行模型的训练和测试，从而获得恶意代码家族分类结果。通过将多种特征混合使用，同时结合图神经网络模型获取恶意软件之间的关系并使用，本发明实现了多种特征的有机融合，比传统方法更加合理，可以大大降低训练样本数量，可以提升恶意软件家族进行分类的准确度和复杂度。
主权项：1.一种特征融合的恶意代码家族分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：提取恶意软件的操作码特征、字节特征、图像化特征和静态统计特征；根据恶意软件的操作码特征、字节特征和图像化特征构建恶意软件之间的相似度矩阵和邻接矩阵，基于所述邻接矩阵获得恶意软件关系图；以及以样本集合中的样本和所述恶意软件关系图输入图神经网络模型，对图神经网络模型分别进行训练和测试，以基于经训练的图神经网络模型获得恶意代码家族分类结果；其中，所述根据恶意软件的操作码特征、字节特征和图像化特征构建恶意软件之间的相似度矩阵和邻接矩阵，包括：对每一恶意软件节点的操作码序列特征、字节序列特征和图像化特征，采用图像化处理算法计算其与其余节点相应特征的相似度，所述相应特征的相似度包括：操作码序列特征相似度、字节序列特征相似度和图像化特征相似度；根据计算出的相应特征的相似度构建相应特征的相似度矩阵，所述相应特征的相似度矩阵包括：操作码特征相似度矩阵、字节特征相似度矩阵和图像化特征相似度矩阵；基于所述相应特征的相似度矩阵构建整体相似度矩阵；基于所述整体相似度矩阵构建邻接矩阵；基于所述相应特征的相似度矩阵构建整体相似度矩阵包括：通过将操作码特征相似度矩阵、字节特征相似度矩阵和图像化特征相似度矩阵相乘来获得整体相似度矩阵；在构建的邻接矩阵中，与整体相似度矩阵中每一行的相似度值最大的预定个数的元素对应的元素的值为1，其他元素值为0。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 特征融合的恶意代码家族分类方法、装置和存储介质
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