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一种基于多维度行为特征的恶意代码分类方法

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一种基于多维度行为特征的恶意代码分类方法，其步骤为：S1：获得恶意代码的行为数据；S2：按照函数调用的顺序，计算相邻两个系统函数调用的时间差，构建系统函数调用的时间差信息表；S3：系统函数调用频度信息提取；从行为数据中提取系统函数调用的名称，统计每个系统函数调用的频度，建立系统函数调用的频度信息表；S4：行为分类频度信息提取；S5：将时间差信息表、系统函数调用的频度信息表、行为类别的频度信息表分别进行加权计算和归一化处理，处理时间差信息表特征，处理后合并成一新的特征空间；S6：对所有家族样本的行为特征，采用机器学习的典型分类方法，进行交叉验证。本发明具有原理简单、易实现、效果好等优点。

著录项

公开/公告号CN106709349B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-29

原文格式PDF
申请/专利权人中国人民解放军国防科学技术大学;
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申请/专利号CN201611164764.X
发明设计人喻波;方莹;唐勇;陈曙晖;杨强;周旭;
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申请日2016-12-15
分类号G06F21/56(20130101);
代理机构43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙);
代理人周长清
地址 410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国人民解放军国防科学技术大学计算机学院网络所
入库时间 2022-08-23 10:42:23

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-29

授权

授权
2017-06-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20161215

实质审查的生效
2017-06-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/56 申请日:20161215

实质审查的生效
2017-05-24

公开

公开
2017-05-24

公开

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