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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本专利提出一种基于原型依赖图的JavaScript恶意代码检测方法，在实现基本JavaScript恶意代码检测的同时，针对传统静态的检测方法因缺失语义信息导致的检测效率低下问题提出改进方案。使用原型依赖图表示代码并通过图神经网络提取图中节点和图结构信息。该实现过程主要包括，收集并划分数据，构建原型依赖图，图数据转换，图神经网络训练以及预测。具体涉及爬取数据集，在代码表示方法中加入原型信息构成原型依赖图，然后使用图剪枝算法进行剪枝，再使用FastText模型对图中的节点类型和边类型进行编码，将文本转换为向量，最后使用图神经网络提取节点特征信息和图结构信息，并根据神经网络输出的向量对样本进行分类。本专利可用于恶意代码检测领域。
主权项：1.一种通过原型依赖图对JavaScript代码进行特征表示，实现对JavaScript恶意代码进行检测的方法，其特征在于：在对JavaScript代码进行抽象表示过程中，在表示中加入原型信息构成原型依赖图，通过图神经网络提取原型依赖图中节点和图结构信息，并根据神经网络输出的向量对样本进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于原型依赖图的JavaScript恶意代码检测方法
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