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基于机器学习的多态蠕虫特征提取及多态蠕虫辨识方法

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本发明公开了一种基于机器学习的多态蠕虫特征提取及多态蠕虫辨识方法，特征提取方法包括加载多态蠕虫并划分为测试集及训练集，建立、训练并校验恶意多态蠕虫行为特征数学模型步骤。辨识方法实时监控程序运行状态，记录多态蠕虫特征提取实验结果。本发明能够更加快速准确的提取出多态蠕虫的特征，能够实时应用于网络流量的监控之中，程序的扩展性强、便于控制、可视化窗口更为人性化。

著录项

公开/公告号CN110022313A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-16

原文格式PDF
申请/专利权人河北师范大学;
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申请/专利号CN201910226995.6
发明设计人王方伟;王长广;杨少杰;赵冬梅;
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申请日2019-03-25
分类号H04L29/06(20060101);
代理机构13100 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司;
代理人董金国
地址 050024 河北省石家庄市南二环东路20号
入库时间 2024-02-19 11:59:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-09

实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20190325

实质审查的生效
2019-07-16

公开

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