[發明專利]基于語義分割的惡意軟件基因快速檢測方法和裝置有效
| 申請號： | 201811342373.1 | 申請日： | 2018-11-12 |
| 公開（公告）號： | CN109492396B | 公開（公告）日： | 2021-02-26 |
| 發明（設計）人： | 涂小毅;范淵 | 申請（專利權）人： | 杭州安恒信息技術股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F21/56 | 分類號： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王文紅 |
| 地址： | 310052 浙江省*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 語義 分割 惡意 軟件 基因 快速 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種基于語義分割的惡意軟件基因快速檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
將待檢測樣本進行反匯編成待檢測反匯編代碼；
將待檢測反匯編代碼轉化成待檢測圖片；其中，所述待檢測圖片為灰度圖；
將所述待檢測圖片輸入語義分割模型，輸出解析圖片；
根據所述解析圖片，得到檢測結果；所述解析圖片呈現出的顏色代表對應的軟件基因，不同的顏色代表不同的軟件基因，所述檢測結果為所述軟件基因的位置和功能。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述語義分割模型訓練方法包括：
獲取基礎樣本，并對所述基礎樣本進行反匯編成樣本反匯編代碼；
將樣本反匯編代碼轉化成樣本圖片，并且將所述樣本圖片整理成數據集；
利用上所述數據集訓練原有語義分割模型形成語義分割模型。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，將樣本反匯編代碼轉化成樣本圖片，并且將所述樣本圖片整理成數據集，包括：
將所述數據集按7:2:1的比例分為訓練集、驗證集和交叉測試集。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，利用上所述數據集訓練原有語義分割模型形成語義分割模型，包括：
利用訓練集、驗證集和交叉測試集來訓練測試原有語義分割模型。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述待檢測圖片輸入語義分割模型，輸出解析圖片之后，所述方法還包括：
根據待檢測反匯編代碼和預設標識數組優化解析圖片。
6.一種基于語義分割的惡意軟件基因快速檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
反匯編模塊，用于將待檢測樣本進行反匯編成待檢測反匯編代碼；
轉化模塊，用于將待檢測反匯編代碼轉化成待檢測圖片；其中，所述待檢測圖片為灰度圖；
解析模塊，用于將所述待檢測圖片輸入語義分割模型，輸出解析圖片；
檢測模塊，用于根據所述解析圖片，得到檢測結果；所述解析圖片呈現出的顏色代表對應的軟件基因，不同的顏色代表不同的軟件基因，所述檢測結果為所述軟件基因的位置和功能。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括訓練模塊；
所述訓練模塊用于：
獲取基礎樣本，并對所述基礎樣本進行反匯編成樣本反匯編代碼；
將樣本反匯編代碼轉化成樣本圖片，并且將所述樣本圖片整理成數據集；
利用上所述數據集訓練原有語義分割模型形成語義分割模型。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述訓練模塊還用于：
將所述數據集按7:2:1的比例分為訓練集、驗證集和交叉測試集。
9.根據權利要求8所述的裝置，其特征在于，所述訓練模塊還用于：
利用訓練集、驗證集和交叉測試集來訓練測試原有語義分割模型。
10.一種計算機存儲介質，其特征在于，用于儲存為權利要求6至9任意一項所述的裝置所用的計算機軟件指令。
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杭州安恒信息技術股份有限公司，未經杭州安恒信息技術股份有限公司許可，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/201811342373.1/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種檢測惡意程序的方法、裝置及存儲介質
- 下一篇：一種計算機信息安全系統
