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一种基于幂级数RNN的多态网络蠕虫特征码提取

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本发明属于特征码提取技术领域，涉及一种基于幂级数RNN的多态网络蠕虫特征码提取。基于幂级数RNN的网络结构分为：处理输入数据/预处理、seq‑to‑seq加attention模型、解码、Beam Search方法生成摘要四个部分。本发明使用CNN网络实现多态蠕虫检测的工作，使用RNN网络进行多态蠕虫特征码提取的工作。从而获取训练后的到的可以自动进行蠕虫检测的模型与自动提取蠕虫特征码的模型。进而大大加快了蠕虫的查杀工作，将蠕虫消灭在蠕虫爆发的初期，从而大幅减少经济损失。

著录项

公开/公告号CN111125703A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-08

原文格式PDF
申请/专利权人沈阳航空航天大学;
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申请/专利号CN201911374172.4
发明设计人郭薇;周翰逊;张国栋;宫照煊;周唯;刘智;
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申请日2019-12-24
分类号
代理机构沈阳维特专利商标事务所(普通合伙);
代理人甄玉荃
地址 110136 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街37号
入库时间 2023-12-17 10:37:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-06-02

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20191224

实质审查的生效
2020-05-08

公开

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