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摘要：本发明涉及计算机恶意软件检测技术领域，提供了一种基于多层次特征融合的恶意代码检测方法、系统及设备。基于多层次特征融合的恶意代码检测方法，包括：基于字节码文件，构建RGB图像，提取得到RGB图像特征；对字节码文件进行遍历，得到N‑Gram特征；对N‑Gram特征进行哈希映射，生成统一维度的稀疏特征向量，得到字节码数据统计特征；基于汇编语言源文件，采用词嵌入模型，得到指令序列特征；将RGB图像特征、字节码数据统计特征和指令序列特征进行融合，得到融合特征；基于融合特征，采用分类器，得到检测结果。本发明提升了恶意代码的检测准确率和响应速度。
主权项：1.基于多层次特征融合的恶意代码检测方法，其特征在于，包括：获取恶意文件的字节码文件和汇编语言源文件；基于字节码文件，构建RGB图像，提取得到RGB图像特征；对字节码文件进行遍历，得到N-Gram特征；对N-Gram特征进行哈希映射，生成统一维度的稀疏特征向量，得到字节码数据统计特征；基于汇编语言源文件，采用词嵌入模型，得到指令序列特征；将RGB图像特征、字节码数据统计特征和指令序列特征进行融合，得到融合特征；基于融合特征，采用分类器，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 基于多层次特征融合的恶意代码检测方法、系统及设备
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