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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明公开了一种逃避型恶意软件检测方法及系统，涉及计算机网络安全领域。本发明基于收集的正常软件样本和逃避型恶意软件样本构建训练样本集和验证样本集，运行样本并分析得到用户态API调用序列和内核态系统调用序列；基于这两个样本集中的这两种序列训练得到用户态行为特征检测模型和内核态行为特征检测模型并作为基模型，与元模型堆叠训练得到多态行为特征集成检测模型，利用该模型进行逃避型恶意软件检测。本发明融合基于两种调用序列分类模型，有效地捕捉恶意软件在不同操作层面的行为特征，并通过堆叠法融合多个模型的输出，显著提升了对逃避型恶意软件检测的准确性和效率。
主权项：1.一种逃避型恶意软件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1收集正常软件样本和逃避型恶意软件样本，构建均包含这两种样本的训练样本集和验证样本集；2运行并分析训练样本集和验证样本集中的每一个样本，获取用户态API调用序列和内核态系统调用序列；3将训练样本集的用户态API调用序列输入到随机森林算法中进行监督学习训练，并利用验证样本集的用户态API调用序列进行参数优化，得到用户态行为特征检测模型；4将训练样本集的内核态系统调用序列输入到基于卷积神经网络和双向长短时记忆网络的混合神经网络进行监督学习训练，并利用验证样本集的内核态系统调用序列进行参数优化，得到内核态行为特征检测模型；5将用户态行为特征检测模型预测的用户态行为特征和内核态行为特征检测模型预测的内核态行为特征共同组成元特征，输入朴素贝叶斯算法中进行监督学习训练，得到元模型；6将用户态行为特征检测模型和内核态行为特征检测模型作为基模型，和元模型共同组成初始的多态行为特征集成检测模型，并利用验证样本集的用户态API调用序列和内核态系统调用序列对其中的元模型进行参数优化，得到训练好的多态行为特征集成检测模型；7捕获软件的行为信息，输入到训练好的多态行为特征集成检测模型，预测是否为逃避型恶意软件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种逃避型恶意软件检测方法及系统
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