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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;江苏省电力试验研究院有限公司

摘要：本发明涉及恶意软件检测处理技术领域，尤其涉及一种基于软件基因的第三方开源组件风险分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取软件基因信息；对软件基因信息进行特征提取得到特征向量；对提取到的特征向量进行静态分析，并将得到的第一分析结果输入至第一机器算法模型进行训练，得到第一分类模型；对提取到的特征向量进行动态分析，并将得到的第二分析结果输入至第二机器算法模型进行训练，得到第二分类模型；分别输入开源组件代码至第一分类模型和第二分类模型中，得到第一分类结果和第二分类结果；两个结果进行融合，当结果一致时，将结果作为最终分类结果输出；当结果不一致时，使用组件家族溯源方法对开源组件代码进行分析。

主权项：1.一种基于软件基因的第三方开源组件风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取软件基因信息，所述软件基因信息包括第一代码特征库和第二代码特征库，所述第一代码特征库为恶意代码特征库，所述第二代码特征库为合法代码特征库；对所述软件基因信息进行特征提取得到特征向量；对提取到的特征向量进行静态分析，得到第一分析结果，并将所述第一分析结果输入至第一机器算法模型进行训练，得到第一分类模型；对提取到的特征向量进行动态分析，得到第二分析结果，并将所述第二分析结果输入至第二机器算法模型进行训练，得到第二分类模型；分别输入开源组件代码至所述第一分类模型和第二分类模型中，得到第一分类结果和第二分类结果；将所述第一分类结果和第二分类结果进行融合，当所述第一分类结果和第二分类结果一致时，将所述第一分类结果和第二分类结果作为最终分类结果输出；当所述第一分类结果和第二分类结果不一致时，使用组件家族溯源方法对所述开源组件代码进行分析；在使用组件家族溯源方法对所述开源组件代码进行分析时，包括以下步骤：根据所述开源组件代码的组件清单，通过比照CVE漏洞特征库中的漏洞涉及的CPE，识别出所述开源组件代码包含的CVE漏洞清单，基于所述开源组件代码逆向后的中间语言表达，通过CWE缺陷模型的相似度匹配，识别出所述开源组件代码包含的CWE缺陷清单；所述第一机器算法模型为深度神经网络，所述第一分类模型通过以下方法训练得到：获得所述第一分类模型的期望值并设置第一阈值，通过以下公式计算第一差值： 其中，GA表示所述第一差值，k1表示第一系数，N表示所述第一分析结果中所述特征向量的数量，i表示所述特征向量中的第i个，gi表示实时获得的所述第一分类模型的第i个输出值，ti表示所述第一分类模型的第i个期望值；当所述第一差值大于所述第一阈值时，通过以下公式校正： 其中，GB表示所述第一差值的调整值，k2表示第二系数，N表示所述第一分析结果中所述特征向量的数量，M表示所述第一分类模型的期望值的数量，i表示所述特征向量中的第i个，j表示所述第一分类模型的期望值的第j个，fij表示第i个第一分类模型的期望值的第j个元素的值，n1表示第一参考值，n2表示第二参考值。

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