[發明專利]惡意樣本的篩選方法及系統有效
| 申請號： | 201611256407.6 | 申請日： | 2016-12-30 |
| 公開（公告）號： | CN108268772B | 公開（公告）日： | 2021-10-22 |
| 發明（設計）人： | 孫巖;羅成;潘宣辰 | 申請（專利權）人： | 武漢安天信息技術有限責任公司 |
| 主分類號： | G06F21/56 | 分類號： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430000 湖北省武漢市東湖高新技術*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 惡意 樣本 篩選 方法 系統 | ||
1.一種惡意樣本的篩選方法，其特征在于：包括：
相似度計算：對一已知惡意樣本集中的惡意樣本進行特征提取，計算兩兩惡意樣本之間的相似度；
結構洞計算：根據相似度，對惡意樣本進行結構洞的計算；
篩選：根據結構洞的大小以及實際的需要，選取符合要求的惡意樣本；
所述結構洞計算的具體方法如下：設i、j、q均為所述的樣本集中的惡意樣本，
定義Piq為i到q的相似度占i所有相似度之和的比例，即：
式中，diq為i與q的相似度；dij為i與j的相似度；
定義j到q的邊際強度mjq為：
式中，djq為j與q的相似度，djm為j與m的相似度，表示j所有相似度中的最大值；
那么，惡意樣本i的結構洞Scalei為：
2.根據權利要求1所述的惡意樣本的篩選方法，其特征在于：所述的篩選包括溯源篩選：當需要對某個惡意樣本溯源時，而該惡意樣本本身的路徑無法得知，則查詢與該惡意樣本的結構洞最小的惡意樣本作為同源惡意樣本，對該同源惡意樣本溯源。
3.根據權利要求1或2所述的惡意樣本的篩選方法，其特征在于：所述的篩選包括分析篩選：設置結構洞閾值，僅對結構洞大于預設的結構洞閾值的惡意樣本進行分析研判。
4.根據權利要求3所述的惡意樣本的篩選方法，其特征在于：所述的分析篩選還包括：當有新的惡意樣本出現時，分別對每個新惡意樣本進行結構洞計算；若有結構洞大于預設的結構洞閾值的新惡意樣本，則僅對結構洞大于預設的結構洞閾值的新惡意樣本進行分析研判。
5.一種惡意樣本的篩選系統，其特征在于：包括相似度計算模塊、結構洞計算模塊、篩選模塊，其中：
相似度計算模塊，用于對一已知惡意樣本集中的惡意樣本進行特征提取，計算兩兩惡意樣本之間的相似度；
結構洞計算模塊，用于根據相似度，對惡意樣本進行結構洞的計算；
篩選模塊，用于根據結構洞的大小以及實際的需要，選取符合要求的惡意樣本；
所述的結構洞計算模塊用于按以下公式計算：設i、j、q均為所述的樣本集中的惡意樣本，
定義Piq為i到q的相似度占i所有相似度之和的比例，即：
式中，diq為i與q的相似度；dij為i與j的相似度；
定義j到q的邊際強度mjq為：
式中，djq為j與q的相似度，djm為j與m的相似度，表示j所有相似度中的最大值；
那么，惡意樣本i的結構洞Scalei為：
6.根據權利要求5所述的惡意樣本的篩選系統，其特征在于：所述的篩選模塊包括溯源篩選模塊，用于當需要對某個惡意樣本溯源時，而該惡意樣本本身的路徑無法得知，則查詢與該惡意樣本的結構洞最小的惡意樣本作為同源惡意樣本，對該同源惡意樣本溯源。
7.根據權利要求5或6所述的惡意樣本的篩選系統，其特征在于：所述的篩選模塊包括分析篩選模塊，用于設置結構洞閾值，僅對結構洞大于預設的結構洞閾值的惡意樣本進行分析研判。
8.根據權利要求7所述的惡意樣本的篩選系統，其特征在于：所述的分析篩選模塊還用于當有新的惡意樣本出現時，分別對每個新惡意樣本進行結構洞計算；若有結構洞大于預設的結構洞閾值的新惡意樣本，則僅對結構洞大于預設的結構洞閾值的新惡意樣本進行分析研判。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于武漢安天信息技術有限責任公司，未經武漢安天信息技術有限責任公司許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/201611256407.6/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
