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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多模态特征融合的恶意软件检测分类方法及系统，该方法包括：构建恶意软件检测分类模型；获取输入软件样本的静态和动态信息数据；预处理静态和动态信息数据；基于恶意软件检测分类模型对预处理后的静态和动态信息数据进行特征提取，得到特征向量；基于特征融合模块对特征向量进行融合；基于层次对比学习网络计算多模态特征向量与恶意软件家族原型的欧式距离；基于欧式距离输出分类结果。该系统包括信息数据获取模块、预处理模块、特征提取模块、特征融合模块、层次对比学习模块和分类输出模块。通过使用本发明能够在样本量较少的情况下，对恶意软件进行检测和分类。本发明可广泛应用于网络安全技术领域。
主权项：1.一种基于多模态特征融合的恶意软件检测分类方法，其特征在于，包括以下步骤：基于全连接神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络、图卷积网络、门控神经网络、特征融合模块、层次对比学习网络、原型网络构建恶意软件检测分类模型；获取输入软件样本的静态和动态信息数据；对所述静态和动态信息数据进行预处理，得到预处理后的静态和动态信息数据；将所述预处理后的静态和动态信息数据输入所述恶意软件检测分类模型进行特征提取，得到特征向量；基于所述特征融合模块对所述特征向量进行融合，得到多模态特征向量；基于所述层次对比学习网络计算所述多模态特征向量与恶意软件家族原型之间的欧式距离；基于所述欧式距离输出最近的恶意软件家族样本标签，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于多模态特征融合的恶意软件检测分类方法及系统
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