[發明專利]一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法

在審

• 申請號: 201811617616.8
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109784050A
• 公開（公告）日: 2019-05-21
• 發明（設計）人: 陶雯;沈默
• 申請（專利權）人: 深圳竹云科技有限公司
• 主分類號: G06F21/56
• 分類號: G06F21/56;G06F8/74
• 代理公司: 深圳快馬專利商標事務所(普通合伙) 44362
• 代理人: 趙亮;劉朗星

本發明涉及一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法，本發明步驟為：獲取惡意代碼圖像指紋特征；利用反匯編軟件獲取惡意代碼的反匯編文件；偵測圖像中的局部特征；構建圖像尺度空間；檢驗關鍵點，計算相應梯度對關鍵點方向進行匹配；為關鍵點建立描述符。本發明降低惡意代碼出現概率并且降低互聯網產品隱患概率，還提高互聯網產品性能，保護用戶財產。

技術領域

本發明涉及一種靜態標注方法，更具體地說，涉及一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法。

背景技術

隨著互聯網的高速發展，人們對互聯網產品愈加依賴，但互聯網在給人們帶來便利的同時也帶來了更多的隱患，因此信息安全的重要性更加凸顯。近年來，惡意代碼呈指數級增長，這對互聯網用戶的財產和精神都構成了極大的威脅。現有技術提取特征單一，不能從圖像源和文本源、字節碼層和操作碼層進行多來源多層次的提取特征。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術中的缺陷，提供一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：構造一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法，采用惡意代碼有視化技術繪制惡意代碼圖像，并從圖像源和文本源、字節碼層和操作碼層進行特征的提取，多來源多層次的提取特征，有效減少了惡意代碼，將為用戶提供更安全的互聯網環境。

在本發明所述的基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法中，所述基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法步驟為：

1)獲取惡意代碼圖像指紋特征；

2)利用反匯編軟件獲取惡意代碼的反匯編文件；

3)偵測圖像中的局部特征；

4)構建圖像尺度空間；

5)檢驗關鍵點，計算相應梯度對關鍵點方向進行匹配；

6)為關鍵點建立描述符。

實施本發明的一種基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法，具有以下有益效果：本發明降低惡意代碼出現概率并且降低互聯網產品隱患概率，還提高互聯網產品性能，保護用戶財產。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發明的基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法流程圖

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

如圖1所示，所述基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法步驟為：

1)獲取惡意代碼圖像指紋特征；

2)利用反匯編軟件獲取惡意代碼的反匯編文件；

3)偵測圖像中的局部特征；

4)構建圖像尺度空間；

5)檢驗關鍵點，計算相應梯度對關鍵點方向進行匹配；

6)為關鍵點建立描述符。

進一步的，所述基于多特征的惡意代碼家族靜態標注方法采用惡意代碼有視化技術繪制惡意代碼圖像，并從圖像源和文本源、字節碼層和操作碼層進行特征的提取，多來源多層次的提取特征。