[發(fā)明專利]一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202210996905.3
• 申請日: 2022-08-19
• 公開（公告）號: CN115344863A
• 公開（公告）日: 2022-11-15
• 發(fā)明（設計）人: 劉紅;萬鑫;朱宇;安旭斌;李暾;王蓉;盧星宇;肖云鵬
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F21/56
• 分類號: G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

1.一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，該方法包括：構建惡意軟件檢測模型；獲取待檢測軟件的應用數(shù)據(jù)，將待檢測軟件的應用數(shù)據(jù)輸入到惡意軟件檢測模型中，得到檢測結(jié)果；

采用惡意軟件檢測模型對待檢測軟件的應用數(shù)據(jù)進行處理的過程包括：

S1、采用不同的元路徑和元圖對輸入的待檢測軟件的應用程序數(shù)據(jù)進行特征提取，根據(jù)提取的特征構建異質(zhì)圖網(wǎng)絡；

S2、采用HG2vec算法對異質(zhì)圖網(wǎng)絡中的軟件實體節(jié)點的高階領居節(jié)點進行消息聚合，得到待檢測軟件節(jié)點的高階增強嵌入表示；

S3、采用自注意力機制對經(jīng)過不同元結(jié)構的高階增強嵌入表示進行語義融合，得到融合后節(jié)點的最終嵌入向量表示；

S4、采用Sim2vec算法對待測軟件節(jié)點的最終嵌入向量表示進行分類檢測，得到待測軟件的檢測結(jié)果。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，采用不同的元路徑和元圖對輸入的待檢測應用數(shù)據(jù)進行特征提取的過程包括：

S11、獲取待檢測軟件的數(shù)據(jù)信息，該數(shù)據(jù)信息包括代碼文件、配置文件以及簽名信息；提取數(shù)據(jù)信息中的五類實體作為軟件的關鍵特征，五類實體包括API、權限、組件、簽名以及服務；

S12、根據(jù)待檢測軟件的五類實體構建不同的元結(jié)構，獲取各個元結(jié)構的鄰接矩陣，對各個鄰接矩陣進行點乘，得到異質(zhì)圖網(wǎng)絡。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，采用HG2vec算法對異質(zhì)圖網(wǎng)絡中的軟件實體節(jié)點的高階領居節(jié)點進行消息聚合的過程包括：

S21、采用單層神經(jīng)網(wǎng)絡構成的映射函數(shù)將不同元路徑中高階領居節(jié)點的隱藏信息投影到語義空間中，并采用聚合函數(shù)將所有投影到語義空間中的鄰居信息進行聚合，得到節(jié)點嵌入；

S22、采用GAT方法計算節(jié)點嵌入中各個節(jié)點之間的權重，并對計算出的權重進行Lipschitz歸一化處理，得到權重系數(shù)；

S23、根據(jù)權重系數(shù)和節(jié)點嵌入對各個節(jié)點嵌入中的相鄰節(jié)點進行聚合，得到聚合后的節(jié)點級語義特征；

S24：采用堆疊節(jié)點聚合方法對節(jié)點進行高階屬性增強，得到基于單個元結(jié)構的節(jié)點高階嵌入表示。

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，得到節(jié)點嵌入的公式為：

Z^Φ＝g_Φ(f_Φ(X))

f_Φ(X)＝σ(X·W^Φ+b^Φ)

其中，Z^Φ表示語義特定的節(jié)點嵌入，g_Φ表示聚合函數(shù)，f_Φ表示映射函數(shù)，X表示初始特征矩陣，σ表示激活函數(shù)，W^Φ表示元路徑Φ的權重矩陣，b^Φ表示元路徑Φ的偏差向量。

5.根據(jù)權利要求3所述的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，采用堆疊節(jié)點聚合方法對節(jié)點進行高階屬性增強的過程包括：

S241、將目標類型節(jié)點的初始特征矩陣輸入到HG2vec框架中，對其一階領居節(jié)點進行增強表示，并將增強節(jié)點嵌入表示作為輸出；

S242、將第二個節(jié)點注意力層NAL的輸出當作下一個NAL的輸入，由此堆疊N層后獲取單個節(jié)點的高階領居節(jié)點的增強嵌入表示。

6.根據(jù)權利要求3所述的一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意軟件快速檢測方法，其特征在于，權重系數(shù)的表達式為：

其中，表示第i個節(jié)點與第j個節(jié)點之間的重要性，σ表示激活函數(shù)，表示元路徑Φ的節(jié)點級注意向量，h′_i表示i節(jié)點的投影特征，||表示連接操作，h′_j表示j節(jié)點的投影特征，表示節(jié)點i的基于元結(jié)構的鄰居。