发明公开
- 专利标题: 一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端
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申请号: CN202211491425.8申请日: 2022-11-25
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公开(公告)号: CN115883160A公开(公告)日: 2023-03-31
- 发明人: 黄华 , 曲延盛 , 赵丽娜 , 张婕 , 王云霄 , 李明 , 程兴防 , 刘子函 , 盛华
- 申请人: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 山东省济南市市中区经三路17号;
- 专利权人: 国网山东省电力公司信息通信公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网山东省电力公司信息通信公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 山东省济南市市中区经三路17号;
- 代理机构: 济南诚智商标专利事务所有限公司
- 代理商 李修杰
- 主分类号: H04L9/40
- IPC分类号: H04L9/40 ; G06F21/56
摘要:
本申请公开了一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端,该方法首先获取待测恶意攻击信息JSON字符串,根据所该字符串生成字符编码序列,然后对字符编码序列进行特征数据预处理,获取特征嵌入向量集合,其次,采用字符嵌入以及拼接的方法,根据字符编码序列形成上下文向量,并用上下文向量表示待测恶意攻击信息JSON字符串的全局特征;根据特征嵌入向量集合和全局特征,利用注意力机制捕获待测恶意攻击信息JSON字符串中的局部特征;然后对全局特征和局部特征进行拼接,生成攻击特征向量,最后根据攻击特征向量,对恶意程序攻击进行识别。通过本申请,能够有效提高恶意攻击程序识别的准确性和可靠性。