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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明涉及恶意代码检测领域，提供了一种基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统。该方法包括，分别将源域样本代码和目标域样本代码进行灰度图转换，得到第一源域灰度图和第一目标域灰度图；进行对比度增强，将第一源域灰度图和第一目标域灰度图从空间域转换为频域，再采用逆离散余弦变换，得到第二源域灰度图和第二目标域灰度图；采用深度残差网络，得到源域特征向量和目标域特征向量，再根据源域特征向量，得到输出结果；基于分类损失和域空间特征对齐损失，构建总优化目标损失，优化深度残差网络；基于待检测的代码，输入已训练的深度残差网络中，得到恶意代码或正常代码。本发明提高了对新型恶意软件及变体的检测准确性。
主权项：1.基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法，其特征在于，包括：获取源域样本代码和目标域样本代码，分别将源域样本代码和目标域样本代码进行灰度图转换，得到第一源域灰度图和第一目标域灰度图；分别采用改进的离散余弦变换对第一源域灰度图和第一目标域灰度图，进行对比度增强，将第一源域灰度图和第一目标域灰度图从空间域转换为频域，得到源域频域图和目标域频域图；采用逆离散余弦变换，将源域频域图和目标域频域图从频域转换为空间域，得到第二源域灰度图和第二目标域灰度图；采用深度残差网络，分别对第二源域灰度图和第二目标域灰度图进行特征提取，得到源域特征向量和目标域特征向量，再根据源域特征向量，得到输出结果；根据源域样本的真实标签和输出结果之间的差异计算分类损失，根据源域特征向量和目标域特征向量的协方差矩阵，计算域空间特征对齐损失；基于分类损失和域空间特征对齐损失，构建总优化目标损失，优化深度残差网络；基于待检测的代码，依次进行灰度图转换和特征增强后，输入已训练的深度残差网络中，得到恶意代码或正常代码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 齐鲁工业大学(山东省科学院) 基于域空间特征对齐方法的恶意代码变体检测方法和系统
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