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申请/专利权人：北京简网科技有限公司
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供一种恶意代码逃逸检测方法及装置，该方法包括：获取网络系统中与恶意代码逃逸检测相关的不同类型的目标检测数据；分别提取不同类型的目标检测数据的特征向量；融合不同的特征向量，得到融合后的多模态特征向量；将多模态特征向量输入基于强化学习网络构建的恶意代码逃逸检测模型，得到恶意代码逃逸检测模型输出的检测结果，且在检测结果为存在恶意代码逃逸的情况下，输出相应的应对动作。本发明中，融合多种不同类型的网络系统的目标检测数据的特征，且强化学习网络能够逐步优化恶意代码逃逸检测模型，提高检测的准确性和及时性，并根据检测结果提供相应的应对措施，从而实现准确且高效的恶意代码逃逸检测及应对。
主权项：1.一种恶意代码逃逸检测方法，其特征在于，包括：获取网络系统中与恶意代码逃逸检测相关的不同类型的目标检测数据；分别提取所述不同类型的目标检测数据的特征向量；融合不同的特征向量，得到融合后的多模态特征向量；将所述多模态特征向量输入基于强化学习网络构建的恶意代码逃逸检测模型，得到所述恶意代码逃逸检测模型输出的检测结果，且在检测结果为存在恶意代码逃逸的情况下，输出相应的应对动作；其中，所述恶意代码逃逸检测模型基于样本数据元组（state,action,reward,next_state）训练得到，在达到预设训练次数或损失函数收敛时训练完成，状态state采用所述多模态特征向量表征，动作action为动作集合中的动作之一，所述动作集合包括所述检测结果相应的应对动作，奖励值reward基于检测结果的准确性和所述应对动作执行结果确定，下一状态next_state表示执行动作之后网络系统对应的多模态特征向量。
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权利要求：
百度查询： 北京简网科技有限公司 恶意代码逃逸检测方法及装置
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