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摘要：本发明提供一种基于卷积神经网络的恶意软件检测方法，涉及软件安全领域工具，包括以下步骤：第一步、二进制文件序列化方法；第二步、基于序列深度可分离卷积的神经网络模型；第三步、训练神经网络模型用于恶意软件检测；第四步、显示恶意软件检测结果。该方法主要使用二进制文件序列化方法，将二进制文件的完整字节序列作为模型的输入。另外，在序列化的基础上，结合了深度可分离卷积方法，提出了序列深度可分离卷积方法，构建轻量级神经网络模型，保持高检测准确率的同时，压缩了模型的大小，降低了模型的计算复杂度。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的恶意软件检测方法，其特征在于，使用线性插值方法，将完整的二进制文件字节序列转换为固定长度的序列，使用序列深度可分离卷积构建神经网络，并基于恶意软件与良性软件训练模型，得到恶意软件检测模型，使用该模型对样本进行检测，并将样本是恶意软件和良性软件的概率返回给用户，包括以下步骤：第一步、二进制文件序列化方法；第二步、基于序列深度可分离卷积的神经网络模型；第三步、训练神经网络模型用于恶意软件检测；第四步、显示恶意软件检测结果。
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百度查询： 南开大学 一种基于卷积神经网络的恶意软件检测方法
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