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申请/专利权人：鹏城实验室
摘要：本发明公开了一种恶意软件检测方法、装置和计算机存储介质，该方法包括以下步骤：收集终端运行软件时显示的用户界面的截图；提取所述截图的图像特征，生成特征向量；根据预设机器学习模型对特征向量进行推理，获得截图对应的标签；根据标签判定运行软件是否为恶意软件。解决了现有技术中存在攻击者利用恶意软件检测绕过技术导致恶意软件检出率低的问题。
主权项：1.一种恶意软件检测方法，其特征在于，所述恶意软件检测方法包括以下步骤：获取训练数据集；其中，所述训练数据集包括恶意软件和正常软件运行时终端屏幕截图，每个截图至少具有一个标签；对所述训练数据集中的每一个截图执行以下操作：识别对应数量个图像特征区域；将所述对应数量个图像特征区域转化为特征向量；利用预设机器学习算法、所述特征向量以及所述特征向量的标签，训练预设机器学习模型；其中，所述特征向量的标签为所述特征向量对应截图的标签；收集截图序列数据集；其中，获取一个软件数据集，软件数据集包括多个软件，软件数据集中每个软件至少具有一个标签；对软件数据集中每个软件收集终端用户界面的截图形成软件截图序列，所有软件的软件截图序列构成截图序列数据集；根据所述截图序列数据集生成标签序列集；监控终端使用情况，在运行软件并在屏幕显示用户界面时，记录所述用户界面跳转前后的用户界面关系，收集所述终端运行所述软件时显示的所述用户界面的至少两张截图，生成截图序列；提取所述截图序列中的每张图像特征，生成每张所述截图对应的特征向量，根据所有的所述截图对应的所述特征向量生成图像序列特征向量序列；根据所述预设机器学习模型推理所述图像序列特征向量序列，获得所述截图序列对应的标签序列；在所述标签序列集中搜索与所述标签序列相同的标签序列对应的标签；根据所述标签判定所述运行软件是否为恶意软件；当所述运行软件为所述恶意软件时，所述终端发出预设警告提示用户所述运行软件为恶意软件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鹏城实验室 恶意软件检测方法、装置和计算机存储介质
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