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申请/专利权人：西安四叶草信息技术有限公司
摘要：本申请公开了一种恶意文件检测方法、装置、设备及存储介质，本方案通过预先训练好的预设恶意文件检测模型直接对当前恶意文件进行计算，就能够得到相应的检测结果，提高了进行恶意文件检测的准确性及效率；另外，通过元学习模块可以快速适应新的或未知类型的恶意软件，并通过元学习使得模型不仅学习到特定任务的特定特征，还学习到如何从任务到任务迁移知识，从而提高模型在不同数据集上的泛化能力；并且，通过多尺度卷积层能够捕捉不同粒度的特征，有利于理解恶意软件的复杂性和多样性；同时，改进后的预设恶意文件检测模型可以更好地识别和区分不同的恶意软件家族。
主权项：1.一种恶意文件检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前恶意文件；将所述当前恶意文件输入至预设恶意文件检测模型中进行计算，生成与所述当前恶意文件对应的检测结果；其中，所述预设恶意文件检测模型是基于输入层、多尺度卷积层、元学习模块、全连接层及输出层构建的，所述多尺度卷积层包括多个不同大小的卷积核，并用于提取第一特征数据，所述元学习模块用于通过预先学习到的元学习算法提取第二特征数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安四叶草信息技术有限公司 恶意文件检测方法、装置、设备及存储介质
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