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申请/专利权人：北京云弈科技有限公司
摘要：本发明公开了一种Linux主机恶意软件检测方法、系统、设备及介质，涉及网络安全技术领域，包括：基于预设规则集对待检测文件进行静态文件分析，得到待检测文件的静态分析特征；待检测文件为运行于Linux主机上的文件；在预设环境中对待检测文件进行动态文件分析，得到待检测文件的动态分析特征；以静态分析特征和动态分析特征作为输入，基于训练好的支持向量机模型进行分类，得到分类结果；基于训练好的大型语言模型对静态分析特征、动态分析特征和分类结果进行分析，得到待检测文件的检测结果。本发明缓解了现有技术中存在的准确性差和误报率高的技术问题。
主权项：1.一种Linux主机恶意软件检测方法，其特征在于，包括：基于预设规则集对待检测文件进行静态文件分析，得到所述待检测文件的静态分析特征；所述待检测文件为运行于Linux主机上的文件；在预设环境中对所述待检测文件进行动态文件分析，得到所述待检测文件的动态分析特征；以所述静态分析特征和所述动态分析特征作为输入，基于训练好的支持向量机模型进行分类，得到分类结果；基于训练好的大型语言模型对所述静态分析特征、所述动态分析特征和所述分类结果进行分析，得到所述待检测文件的检测结果；还包括：获取预设文本数据集；所述预设文本数据集包括：系统日志信息、文件的静态分析特征和动态分析特征、恶意文件报告、安全博客、威胁情报、技术文档；对所述预设文本数据集进行预处理操作，得到处理之后的文本数据集；所述预处理操作包括：分词、去除停用词、词干提取；基于所述处理之后的文本数据集对预设大型语言模型进行训练，得到所述训练好的大型语言模型；还包括：获取训练数据集；所述训练数据集包括恶意文件特征样本和非恶意文件特征样本；将所述训练数据集进行数据预处理，并划分为训练集和测试集；基于所述训练集构建预设支持向量机模型；确定所述预设支持向量机模型的超参数空间；基于网格搜索算法或随机搜索算法搜索所述超参数空间，确定所述预设支持向量机模型的最佳参数组合；基于所述训练集对所述预设支持向量机模型进行训练，得到所述训练好的支持向量机模型；基于所述测试集，对所述训练好的支持向量机模型进行验证。
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权利要求：
百度查询： 北京云弈科技有限公司 Linux主机恶意软件检测方法、系统、设备及介质
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