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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种恶意软件家族分类方法、系统和存储介质，所述方法包括：提取待检测的恶意软件的包括第一软件特征和第二软件特征在内的软件特征；确定待检测的恶意软件和已知家族类型的恶意软件的实体之间的相关度，基于确定的实体之间的相关度构建邻接矩阵；基于待检测的恶意软件和已知家族类型的恶意软件对应的实体的属性和实体类型来构建实体属性矩阵和实体类型向量；将实体属性矩阵、实体类型向量和邻接矩阵作为输入利用预训练的异质图神经网络模型，输出对待检测的恶意软件的家族分类预测结果。本发明能够基于恶意软件间的关系与特征间的关系，提高恶意软件变种检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种恶意软件家族分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：提取待检测的恶意软件的包括第一软件特征和第二软件特征在内的软件特征；其中，所述软件特征为功能特征和或行为特征；以各恶意软件实体、各恶意软件的第一软件特征实体以及各恶意软件的第二软件特征实体作为恶意软件对应的实体，确定待检测的恶意软件和已知家族类型的恶意软件的实体之间的相关度，基于确定的实体之间的相关度构建邻接矩阵；基于所述待检测的恶意软件和所述已知家族类型的恶意软件对应的实体的属性和实体类型来构建实体属性矩阵和实体类型向量；将所述实体属性矩阵、所述实体类型向量和邻接矩阵作为输入，利用预训练的异质图神经网络模型，输出对待检测的恶意软件的家族分类预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种恶意软件家族分类方法、系统和存储介质
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