一种恶意样本类别检测方法和装置及设备

    公开(公告)号:CN111368304B

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202010241438.4

    申请日:2020-03-31

    Abstract: 本发明提供一种恶意样本类别检测方法和装置及设备,包括:获取恶意样本并基于虚拟系统程序运行恶意样本得到对应的函数调用图;将函数调用图中任一函数作为调用函数,将调用函数对函数调用图中各函数是否有调用关系用不同的取值表示得到邻接矩阵;根据表示有调用关系的取值的密度分布,通过满足密度分区分割条件时对应的分区,定位属于本地函数的调用函数的分区;并将该分区映射为目标函数调用图,提取目标函数调用图的特征并输入到分类预测模型确定所述恶意样本的类别。本发明可以通过分离恶意样本的本地函数及分类预测模型,解决叠加壳保护后恶意样本特征趋于一致,同源判断的效果不理想及需要对控制流程图的大小进行标准化处理的问题。

    一种恶意样本类别检测方法和装置及设备

    公开(公告)号:CN111368304A

    公开(公告)日:2020-07-03

    申请号:CN202010241438.4

    申请日:2020-03-31

    Abstract: 本发明提供一种恶意样本类别检测方法和装置及设备,包括:获取恶意样本并基于虚拟系统程序运行恶意样本得到对应的函数调用图;将函数调用图中任一函数作为调用函数,将调用函数对函数调用图中各函数是否有调用关系用不同的取值表示得到邻接矩阵;根据表示有调用关系的取值的密度分布,通过满足密度分区分割条件时对应的分区,定位属于本地函数的调用函数的分区;并将该分区映射为目标函数调用图,提取目标函数调用图的特征并输入到分类预测模型确定所述恶意样本的类别。本发明可以通过分离恶意样本的本地函数及分类预测模型,解决叠加壳保护后恶意样本特征趋于一致,同源判断的效果不理想及需要对控制流程图的大小进行标准化处理的问题。

    一种确定网络拓扑图的方法及装置

    公开(公告)号:CN118158101A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410334148.2

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 本发明公开了一种确定网络拓扑图的方法及装置,其中方法包括:获取目标网络中的N个网络设备采集的数据流量信息,N个网络设备包括第一网络设备,第一网络设备采集的数据流量信息用于指示至少一个媒体存取控制MAC地址与至少一个互联网协议IP地址之间的对应关系,根据至少一个MAC地址与至少一个IP地址之间的对应关系,确定第一网络设备对应的拓扑图;第一网络设备对应的拓扑图至少包括第一网络设备和第一网络设备连接的设备;根据N个网络设备对应的拓扑图,确定目标网络的网络拓扑图。采用上述方法,可以提高确定网络拓扑图的效率和准确率。

    一种基于交互行为的社交网络社群发现方法和系统

    公开(公告)号:CN115239509A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210868887.0

    申请日:2022-07-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于交互行为的社交网络社群发现方法和系统,属于计算机技术领域,所述方法包括:基于社交网络中用户间的交互行为,提取行为特征;根据所述行为特征,获得用户间的行为权重;根据用户间朋友关系的量化值和行为权重,获得用户间的边权重;根据所述用户间的边权重,获得社群的模块度;基于模块度最大算法,划分社交网络社群。所述方法包括:基于社交网络中用户间的交互行为,提取行为特征;根据所述行为特征,获得用户间的行为权重;根据用户间朋友关系的量化值和行为权重,获得用户间的边权重;根据所述用户间的边权重,获得社群的模块度;基于模块度最大算法,划分社交网络社群。

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