[發(fā)明專利]對(duì)軌跡數(shù)據(jù)執(zhí)行深度學(xué)習(xí)以用于漏洞檢測(cè)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811433442.X
• 申請(qǐng)日: 2018-11-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110059484A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-07-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳理;S·蘇丹娜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 英特爾公司
• 主分類號(hào): G06F21/56
• 分類號(hào): G06F21/56
• 代理公司: 永新專利商標(biāo)代理有限公司 72002
• 代理人: 劉瑜;王英

1.一種裝置，所述裝置包括：

與存儲(chǔ)器耦合的至少一個(gè)處理器，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：

將第一控制流分組的第一數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為第一像素，其中，所述第一數(shù)據(jù)指示在應(yīng)用的已知執(zhí)行期間采用的一個(gè)或多個(gè)分支；

使用所述第一像素和與從所述已知執(zhí)行生成的一個(gè)或多個(gè)其他控制流分組相關(guān)聯(lián)的一個(gè)或多個(gè)其他像素來(lái)生成像素陣列；

將所述像素陣列變換為一系列圖像；以及

使用具有輸入的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練行為模型以識(shí)別所述應(yīng)用的未知執(zhí)行中的惡意行為，其中，所述輸入包括所述一系列圖像中的一個(gè)或多個(gè)圖像以及分配給所述一個(gè)或多個(gè)圖像的相應(yīng)的圖像標(biāo)簽。

2.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述第一數(shù)據(jù)包括一個(gè)或多個(gè)比特，每個(gè)比特指示在所述已知執(zhí)行中是否采用了條件分支。

3.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述第一數(shù)據(jù)包括所述第一控制流分組的有效載荷中的存儲(chǔ)器地址，所述存儲(chǔ)器地址表示在所述已知執(zhí)行中采用的間接分支的目標(biāo)地址。

4.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述一系列圖像是三通道圖像的序列。

5.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：

將所述像素陣列劃分為兩個(gè)或更多個(gè)段；

將每個(gè)段映射到二維陣列；以及

復(fù)制每個(gè)二維陣列以產(chǎn)生與相應(yīng)段相對(duì)應(yīng)的三通道圖像。

6.如權(quán)利要求1所述的裝置，其中，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：

在使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)訓(xùn)練所述行為模型之前，將所述相應(yīng)的圖像標(biāo)簽分配給所述一系列圖像中的一個(gè)或多個(gè)圖像。

7.如權(quán)利要求1-6中的任一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：

從表示所述應(yīng)用的已知執(zhí)行的至少一部分的執(zhí)行軌跡中提取所述第一控制流分組。

8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其中，基于指示所述執(zhí)行軌跡是良性的第一圖像標(biāo)簽，分配給相對(duì)應(yīng)的圖像的每個(gè)圖像標(biāo)簽指示由所述相對(duì)應(yīng)的圖像表示的行為是良性的。

9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其中，基于指示所述執(zhí)行軌跡是惡意的第一圖像標(biāo)簽，將所述相應(yīng)的圖像標(biāo)簽分配給所述圖像以指示由所述圖像表示的行為是惡意的。

10.如權(quán)利要求7所述的裝置，其中，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：

識(shí)別所述執(zhí)行軌跡中的與惡意軟件攻擊的發(fā)起相對(duì)應(yīng)的位置；

識(shí)別所述一系列圖像中的與所述執(zhí)行軌跡中的識(shí)別的位置相對(duì)應(yīng)的圖像中的像素；以及

選擇包含所述像素的圖像和表示所述執(zhí)行軌跡的每個(gè)后續(xù)圖像作為要被分配所述相應(yīng)的圖像標(biāo)簽的一個(gè)或多個(gè)圖像。

11.如權(quán)利要求1-6中的任一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述一個(gè)或多個(gè)圖像包括所述一系列圖像中的所有圖像。

12.如權(quán)利要求1-6中的任一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)相關(guān)聯(lián)，其中，所述CNN在與除惡意軟件檢測(cè)之外的域相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

13.如權(quán)利要求1-6中的任一項(xiàng)所述的裝置，其中，所述處理器被配置為執(zhí)行存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中的程序指令以用于：：

基于所述應(yīng)用的未知執(zhí)行的一個(gè)或多個(gè)其他控制分組來(lái)生成第二系列圖像；

將所述行為模型應(yīng)用于所述第二系列圖像以產(chǎn)生針對(duì)所述第二系列圖像中的每個(gè)圖像的相應(yīng)分?jǐn)?shù)；以及

至少部分地基于所述分?jǐn)?shù)和參數(shù)來(lái)確定所述未知執(zhí)行中是否存在惡意軟件攻擊。