[發(fā)明專利]系統(tǒng)調(diào)用行為序列降維方法、系統(tǒng)、設(shè)備和存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010132344.3
• 申請日: 2020-02-29
• 公開（公告）號: CN110990837B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 請求不公布姓名
• 申請（專利權(quán)）人: 網(wǎng)御安全技術(shù)（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F18/213
• 分類號: G06F18/213;G06F40/284;G06N3/0455;G06F21/56;G06F21/55;G06F123/02
• 代理公司: 深圳君信誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44636
• 代理人: 劉偉

1.一種基于詞向量的系統(tǒng)調(diào)用行為序列降維方法，其特征在于，包括：

每間隔預(yù)設(shè)單位時長，擷取一個特定程序當(dāng)下的系統(tǒng)調(diào)用行為模式；

根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)值對應(yīng)關(guān)系，得到所述系統(tǒng)調(diào)用行為模式對應(yīng)的參數(shù)；當(dāng)所述參數(shù)的累積個數(shù)大于或等于預(yù)設(shè)個數(shù)閾值W時，獲得一組長度為W的系統(tǒng)調(diào)用行為序列；

根據(jù)詞向量編碼模型對所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列進行降維處理，以獲得維度為預(yù)設(shè)維度N的系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列；其中，NW，所述詞向量編碼模型為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化的對應(yīng)所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列的詞向量編碼模型；

對N維的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列進行平均運算，以獲得系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F；

所述降維處理包括訓(xùn)練過程和編碼過程；所述詞向量編碼模型包括編碼器和譯碼器；

所述訓(xùn)練過程包括：通過獨熱編碼算法，將W維的所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列轉(zhuǎn)化成獨熱編碼格式的V維序列，將若干個長度為V的所述V維序列通過所述詞向量編碼模型進行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練準(zhǔn)確度大于或等于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)門坎值時，獲得并保存訓(xùn)練結(jié)果；

所述編碼過程包括：輸入所述V維序列，通過所述編碼器將所述V維序列編碼為維度為預(yù)設(shè)維度N的系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列；通過所述譯碼器將所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列還原成V維向量，以便用所述V維向量表示各個詞匯在獨熱編碼周圍可能出現(xiàn)的幾率；

所述對N維的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列進行平均運算，以獲得系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F包括：重復(fù)所述編碼過程直到獲得S組長度為N的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列，對所述S組長度為N的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列進行平均運算，得到一組長度為N的系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F，以便用所述系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F代表所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列的隱藏特征，其中，S為本次系統(tǒng)調(diào)用行為序列的總長度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于詞向量的系統(tǒng)調(diào)用行為序列降維方法，其特征在于：

所述每間隔預(yù)設(shè)單位時長，擷取一個特定程序當(dāng)下的系統(tǒng)調(diào)用行為模式，包括：預(yù)先定義T＝1為擷取特定程序當(dāng)下的系統(tǒng)調(diào)用行為模式的初始時間，每間隔預(yù)設(shè)單位時長對應(yīng)擷取一個所述系統(tǒng)調(diào)用行為模式；

所述當(dāng)所述參數(shù)的累積個數(shù)大于或等于預(yù)設(shè)個數(shù)閾值W時，獲得一組長度為W的系統(tǒng)調(diào)用行為序列，包括：重復(fù)擷取所述特定程序當(dāng)下的系統(tǒng)調(diào)用行為模式直到T＝W時，得到一組長度為W的系統(tǒng)調(diào)用行為序列。

3.一種基于詞向量的系統(tǒng)調(diào)用行為序列降維系統(tǒng)，其特征在于，包括：

系統(tǒng)調(diào)用行為模式感測模塊，用于每間隔預(yù)設(shè)單位時長，擷取一個特定程序當(dāng)下的系統(tǒng)調(diào)用行為模式；

系統(tǒng)調(diào)用行為模式數(shù)值對應(yīng)模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)值對應(yīng)關(guān)系，得到所述系統(tǒng)調(diào)用行為模式對應(yīng)的參數(shù)；當(dāng)所述參數(shù)的累積個數(shù)大于或等于預(yù)設(shè)個數(shù)閾值W時，獲得一組長度為W的系統(tǒng)調(diào)用行為序列；

系統(tǒng)調(diào)用行為序列特征擷取模塊，用于根據(jù)詞向量編碼模型對所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列進行降維處理，以獲得維度為預(yù)設(shè)維度N的系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列；其中，NW，所述詞向量編碼模型為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始化的對應(yīng)所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列的詞向量編碼模型；

詞向量平均運算模塊，用于對N維的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列進行平均運算，以獲得系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F；

所述降維處理包括訓(xùn)練過程和編碼過程；所述詞向量編碼模型包括編碼器和譯碼器；

所述訓(xùn)練過程包括：通過獨熱編碼算法，將W維的所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列轉(zhuǎn)化成獨熱編碼格式的V維序列，將若干個長度為V的所述V維序列通過所述詞向量編碼模型進行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練準(zhǔn)確度大于或等于預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)門坎值時，獲得并保存訓(xùn)練結(jié)果；

所述編碼過程包括：輸入所述V維序列，通過所述編碼器將所述V維序列編碼為維度為預(yù)設(shè)維度N的系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列；通過所述譯碼器將所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列還原成V維向量，以便用所述V維向量表示各個詞匯在獨熱編碼周圍可能出現(xiàn)的幾率；

所述詞向量平均運算模塊具體包括：

重復(fù)單元，用于重復(fù)所述編碼過程直到獲得S組長度為N的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列；

平均單元，用于對所述S組長度為N的所述系統(tǒng)調(diào)用行為詞向量序列進行平均運算，得到一組長度為N的系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F，以便用所述系統(tǒng)調(diào)用行為模式特征詞向量F代表所述系統(tǒng)調(diào)用行為序列的隱藏特征，其中，S為本次系統(tǒng)調(diào)用行為序列的總長度。