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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明涉及一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质，解决现有技术存在的物联网恶意代码检测准确性和可靠性不够理想的问题。本发明技术方案包括的步骤：1基于高可靠性插桩动态分析技术，获得物联网的汇编代码；2基于CodeBert模型获取汇编代码段语义表征；3基于传递神经网络模型获取函数调用图表征；4基于双表征汇编代码段语义表征和函数调用图表征融合嵌入识别恶意代码。本发明能够在源代码未知条件下，利用汇编代码段语义表征和函数调用图表征构建高置信度和高可靠度的双重表征，通过双表征融合嵌入实现恶意代码的分类检测，实现可靠、准确的物联网恶意代码检测，对恶意代码。
主权项：1.一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法，其特征在于，其步骤为：基于插桩动态分析技术，获得物联网的汇编代码；在双向编码器Bert模型中嵌入汇编代码，构建适应汇编指令的双向编码器CodeBert模型，通过CodeBert模型获取汇编代码中的函数内的汇编代码段语义特征，汇编代码段语义特征为短跨度数据依赖特征；通过消息传递神经网络模型GAT提取函数调用图结构和节点属性用于获取函数调用图表征，所述函数调用图表征为长跨度的数据依赖特征；融合所述汇编代码段语义特征与所述函数调用图表征，形成双表征融合，基于双表征融合嵌入识别恶意代码，用于学习恶意代码特征来检测物联网恶意代码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质
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