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申请/专利权人：北京明略软件系统有限公司
摘要：本发明公开了一种恶意程序的检测方法及装置、存储介质、电子设备，属于人工智能领域。其中，该方法包括：在沙箱中模拟运行待检测的程序文件；提取所述程序文件被模拟运行后的指令序列特征；根据所述指令序列特征在检测模型中检测所述程序文件的恶意度，其中，所述恶意度用于表征所述程序文件为恶意程序的概率值。通过本发明，解决了相关技术中恶意程序的识别效率低的技术问题，提高了恶意程序的识别率和准确率。
主权项：1.一种恶意程序的检测方法，其特征在于，包括：在沙箱中模拟运行待检测的程序文件；提取所述程序文件被模拟运行后的指令序列特征，其中，所述指令序列特征包括：所述程序文件调用的API的标识信息，机器调用API的线程编号，线程中API调用的顺序编号；根据所述指令序列特征在检测模型中检测所述程序文件的恶意度，其中，所述恶意度用于表征所述程序文件为恶意程序的概率值；其中，在根据所述指令序列特征在检测模型中检测所述程序文件的恶意度之前，所述方法还包括：对样本数据进行词频逆向文件频率TFIDF变换，得到所述样本数据的TFIDF特征，并获取所述样本数据的统计特征；采用朴素贝叶斯逻辑回归NBLR模型和轻度梯度提升机LightGBM模型构建初始模型，其中，所述初始模型包括NBLR初始模型和LightGBM初始模型；基于所述TFIDF特征和所述统计特征训练所述初始模型，得到所述检测模型，其中，所述统计特征包括以下至少之一：文件执行API的种类数量、文件执行API的总数、文件调用的线程数量、文件中各tid中API的统计分布特征、文件调用的API最大index值、文件中各API第一次调用时的index、文件中各API第一次调用时的相对位置、文件中各API执行的次数和占比，其中，所述NBLR模型包括朴素贝叶斯模型和逻辑回归模型，通过训练一个权重系数r，将所述朴素贝叶斯模型和所述逻辑回归模型结合得到，其中，所述初始模型中所述NBLR初始模型用于处理TFIDF特征，所述初始模型中所述LightGBM初始模型用于处理统计特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京明略软件系统有限公司 恶意程序的检测方法及装置、存储介质、电子设备
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