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公开(公告)号：KR102225820B1
公开(公告)日：2021-03-10
申请号：KR1020190101301D
申请日：2019-08-19
Applicant: 국민대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 악성코드 분석용 머신러닝을 위한 하이브리드 피처 벡터 생성 및 방법에 관한 것으로, 상기 하이브리드 피처 벡터 생성 장치는 학습 모집단으로부터 파일 단위로 구성된 피처 집합을 수신하는 피처 집합 수신부, 상기 피처 집합에 있는 피처에 관한 원 핫 인코딩(One Hot Encoding)을 통해 원 핫 벡터를 생성하는 원 핫 벡터 생성부, 상기 피처 집합에 있는 피처에 관한 피처 해싱(Feature Hashing)을 통해 피처 해시를 생성하는 피처 해시 생성부 및 상기 원 핫 벡터와 상기 피처 해시를 합성하여 상기 피처 집합에 대응하는 하이브리드 피처 벡터를 생성하는 하이브리드 피처 벡터 생성부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR20210025246A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：KR1020190104992A
申请日：2019-08-27
Applicant: 국민대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 가중치 기반의 피처 벡터 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 학습 모집단에서 추출된 복수의 베이직 블록들 각각에 대한 피처(feature) 가중치를 결정하는 피처 가중치 결정부, 대상 컨텐츠를 분석하여 복수의 입력 블록들을 생성하는 입력 블록 생성부, 상기 복수의 입력 블록들 각각에 관해 제1 특징 함수를 적용하여 피처 인덱스를 결정하는 피처 인덱스 결정부, 상기 복수의 입력 블록들 각각에 관해 제2 특징 함수를 적용하여 상기 피처 가중치에 따른 성분 가중치를 결정하는 성분 가중치 결정부 및 상기 피처 인덱스를 기초로 피처 벡터의 성분을 결정하고 해당 성분에 대해 상기 성분 가중치를 적용하여 성분 값을 갱신하는 피처 벡터 생성부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020210021838A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：KR1020190101301
申请日：2019-08-19
Applicant: 국민대학교산학협력단
Abstract: 본발명은악성코드분석용머신러닝을위한하이브리드피처벡터생성및 방법에관한것으로, 상기하이브리드피처벡터생성장치는학습모집단으로부터파일단위로구성된피처집합을수신하는피처집합수신부, 상기피처집합에있는피처에관한원 핫인코딩(One Hot Encoding)을통해원 핫벡터를생성하는원 핫벡터생성부, 상기피처집합에있는피처에관한피처해싱(Feature Hashing)을통해피처해시를생성하는피처해시생성부및 상기원 핫벡터와상기피처해시를합성하여상기피처집합에대응하는하이브리드피처벡터를생성하는하이브리드피처벡터생성부를포함한다.
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公开(公告)号：KR102225820B1
公开(公告)日：2021-03-10
申请号：KR1020190101301
申请日：2019-08-19
Applicant: 국민대학교산학협력단
Abstract: 본발명은악성코드분석용머신러닝을위한하이브리드피처벡터생성및 방법에관한것으로, 상기하이브리드피처벡터생성장치는학습모집단으로부터파일단위로구성된피처집합을수신하는피처집합수신부, 상기피처집합에있는피처에관한원 핫인코딩(One Hot Encoding)을통해원 핫벡터를생성하는원 핫벡터생성부, 상기피처집합에있는피처에관한피처해싱(Feature Hashing)을통해피처해시를생성하는피처해시생성부및 상기원 핫벡터와상기피처해시를합성하여상기피처집합에대응하는하이브리드피처벡터를생성하는하이브리드피처벡터생성부를포함한다.
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