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基于HTTP行为图的恶意软件检测方法

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本发明公开了基于HTTP行为图的恶意软件检测方法，属于网络安全技术领域，首先根据收集的已知恶意或良性软件的HTTP流量，将收集的流量建成HTTP行为树状图，然后提取行为树状图中每个节点的特征来生成特征树状图，再利用Graph Embedding算法将特征树状图转换为特征向量，再将特征向量输入模型进行训练和测试，最后通过检测模型检测并输出检测结果，解决了当前许多恶意软件可产生合法的HTTP流量，并且定期生成请求，导致分辨正常软件和恶意软件难度加大，分类效果较差的问题。

著录项

公开/公告号CN109525577B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-20

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN201811333866.9
发明设计人牛伟纳;张小松;卓中流;
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申请日2018-11-09
分类号H04L29/06(20060101);H04L29/08(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构51230 成都弘毅天承知识产权代理有限公司;
代理人杨保刚
地址 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号
入库时间 2022-08-23 12:20:39

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