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申请/专利权人：内蒙古农业大学
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑BO‑SVM的软件供应链恶意软件检测，涉及恶意软件检测领域。包括：步骤1：获取待检测的软件供应链软件；步骤2：构建LSTM‑BO‑SVM模型，并对LSTM‑BO‑SVM模型进行训练和评估；步骤3：将待检测的软件供应链软件输入到训练好的LSTM‑BO‑SVM模型中；步骤4：输出最终的检测结果。本发明利用BO‑SVM模型进行SSC恶意软件分类，实现了SVM模型最优超参数的自动搜索，提高了SSC恶意软件的检测效率和准确率；并提出一种新的分类模型LSTM‑BO‑SVM，通过该模型能够更全面地捕捉恶意软件的特征，进一步提高了SSC中恶意软件的检测精度。
主权项：1.基于LSTM-BO-SVM的软件供应链恶意软件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取待检测的软件，将待检测的软件放入沙箱环境中运行，提取软件的静态特征，将收集到的特征作为数据集D；步骤2：基于数据集D构建LSTM-BO-SVM模型，并对LSTM-BO-SVM模型进行训练和评估；步骤3：将待检测的软件输入到训练好的LSTM-BO-SVM模型中；步骤4：输出最终的检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古农业大学 基于LSTM-BO-SVM的软件供应链恶意软件检测方法及应用
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