公开(公告)号：CN119048822A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411155343.5

申请日：2024-08-22

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 吴道平 ,  寇亮 ,  张纪林 ,  刘华 ,  张志凯

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/42 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F21/56

Abstract: 本发明一种基于灰度图处理的轻量化恶意软件检测分类方法，该方法首先通过读取非恶意软件样本和不同类别恶意软件样本的二进制序列，生成相应的灰度图来表征软件样本,得到矩阵集合，然后对矩阵集合进行数据预处理，得到新的矩阵集合。其次构建神经网络模块，将预处理后的矩阵集合输入到神经网络模块中进行特征提取得到软件灰度图的全局表示向量。最后将全局表示向量输入到全连接层，然后将全连接层的输出向量输入到Softmax函数，得到分类结果。本发明利用深度学习方法对恶意软件进行检测分类，提高了检测的准确率与泛化能力。