一种基于三通道图像的恶意软件分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110569369.4
IPC分类号：G06F21/56;G06F8/53;G06T5/50;G06T11/00
申请日期：
2021-05-25
申请人：
贵州师范大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于三通道图像的恶意软件分类方法
申请号	CN202110569369.4	申请日期	2021-05-25
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-20	公开/公告号	CN113282926A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/56 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/50 监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如处理器、固件或操作系统〔2013.01〕 G06F21/55 检测本地入侵或实施对策〔2013.01〕 G06F21/56 计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;5;6;;;G;0;6;F;8;/;5;3;;;G;0;6;T;5;/;5;0;;;G;0;6;T;1;1;/;0;0查看分类表>
申请人	贵州师范大学	申请人地址	贵州省贵阳市云岩区宝山北路116号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	贵州师范大学	当前权利人	贵州师范大学
发明人	徐洋;杨春雨;张思聪;李小剑
代理机构	贵阳东圣专利商标事务有限公司	代理人	兰艳文

摘要

本发明公开了一种基于三通道图像的恶意软件分类方法，包括以下步骤：（1）提取样本的字节流；（2）提取字节流的Bigram序列；（3）提取样本的反编译Lst文件并提取Lst文件的字节流。（4）将样本字节流、标准化后的Bigram序列、Lst字节流转化成三种灰度图像；（5）使用加载了ImageNet权重的EfficientNetB0微调模型对恶意软件三通道图像数据训练和测试。本发明使用三种类型灰度图像合成三通道彩色图像，增加特征的有效性，同时采用微调的方式将ImageNet图片领域的分类权重用于本发明的模型的微调，通过微调不仅增加了模型训练的收敛速度，同时提高了测试准确率，减少调参、海量数据收集以及训练的时间开销。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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