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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于图像表征的多模态恶意软件动态检测方法，包括以下步骤：（1）将可执行文件上传到沙盒中获取获取的可执行文件数据集并分为训练集和测试集；（2）利用三种不同的嵌入方法P‑Mean、WTP、FastText提取文本、交互及行为语义信息；（3）使用双三次插值算法将可执行程序的RGB图像统一至256×256×3，保留图像细节；（4）将得到的RGB图像输入到ResNet50网络中进行训练和识别，输出可执行程序RGB图像的分类预测结果；本发明提高恶意软件检测的有效性和泛化能力。
主权项：1.一种基于图像表征的多模态恶意软件动态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将可执行文件上传到沙盒中获取获取的可执行文件数据集并分为训练集和测试集；（2）利用三种不同的嵌入方法P-Mean、WTP、FastText提取文本、交互及行为语义信息；（3）使用双三次插值算法将可执行程序的RGB图像统一至256×256×3，保留图像细节；（4）将步骤（3）得到的RGB图像输入到ResNet50网络中进行训练和识别，输出可执行程序RGB图像的分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 一种基于图像表征的多模态恶意软件动态检测方法
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