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申请/专利权人：成都数默科技有限公司
申请日：2024-12-05
公开（公告）日：2024-12-31
公开（公告）号：CN119227067A
专利技术分类：...计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置[2013.01]
专利摘要：本发明涉及深度学习技术领域，具体涉及一种基于AI的二进制同源样本分析方法；该方法包括读取文件内容，识别加壳类型，再脱壳处理得到原始数据文件；脱壳后的原始数据文件，进行反汇编；将汇编指令代码转为中间代码，自然语言大模型将中间代码转为高级语言，用于恶意代码特征标记，制作出恶意样本数据集；对部分恶意样本进行预处理，再进行标签编码；构建一个能增强对恶意样本特征提取能力以及检测能力的LSTM模型，将处理后的部分恶意样本，输入到LSTM模型进行训练；将预处理后的新的恶意样本输入到已经训练完成的LSTM模型，从而得出最终结果；本发明的优点在于更快捷的提取语言中的特征关系，并且显著提高了对恶意样本进行家族分类的效果。
专利权项：1.一种基于AI的二进制同源样本分析方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤一：读取文件内容，识别出具体的加壳类型，再进行脱壳处理得到原始数据文件；步骤二：将脱壳后的原始数据文件，进行反汇编，得到汇编指令代码；步骤三：将汇编指令代码转为中间代码，通过自然语言大模型再将中间代码转为高级语言，用于恶意代码特征标记，制作出恶意样本数据集；步骤四：对数据集中的部分恶意样本进行预处理，再进行标签编码；步骤五：构建一个能增强对恶意样本特征提取能力以及检测能力的LSTM模型，将处理后的部分恶意样本，输入到LSTM模型进行训练；步骤六：将预处理后的新的恶意样本输入到已经训练完成的LSTM模型，从而得出最终结果。
百度查询： 成都数默科技有限公司 一种基于AI的二进制同源样本分析方法
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