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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于语义特征融合的恶意软件集成检测方法及装置，方法包括：解析PE文件并提取三类静态统计特征，所述三类静态统计特征包括字节直方图特征、字节熵直方图特征和字符串特征；定义并构造异构图；使用基于元路径引导的随机游走算法获得一系列游走序列以构造语料库，接着使用skip‑gram算法训练得到异构图中各个顶点的向量表示，得到语义特征；构造集成检测模型，使用字节直方图特征、字节熵直方图特征、字符串特征和语义特征对检测模型进行训练，得到训练好的集成检测模型；利用训练好的集成检测模型对待测软件进行检测，得到对应的检测结果。本发明可以在短时间内完成检测输出结果、并且能保证高准确率。
主权项：1.基于语义特征融合的恶意软件集成检测方法，其特征在于，包括下述步骤：解析PE文件并提取三类静态统计特征，所述三类静态统计特征包括字节直方图特征、字节熵直方图特征和字符串特征；定义并构造异构图，所述异构图包括PE文件、DLL和API三类节点，基于三类节点定义两类关系：PEimportDLL、DLLincludeAPI；使用基于元路径引导的随机游走算法获得一系列游走序列以构造语料库，接着使用skip-gram算法训练得到异构图中各个顶点的向量表示，得到语义特征；构造集成检测模型，使用字节直方图特征、字节熵直方图特征、字符串特征和语义特征对所述集成检测模型进行训练，得到训练好的集成检测模型；所述集成检测模型为两层结构，第一层包括两个GBDT分类器、一个BP神经网络和一个支持向量机，第二层为K近邻分类器；利用训练好的集成检测模型对待测软件进行检测，得到对应的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 基于语义特征融合的恶意软件集成检测方法及装置
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