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公开(公告)号:CN111898129B
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202010790742.4
申请日:2020-08-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Two‑Head异常检测模型的恶意代码样本筛选器及方法,筛选器包括特征提取器、第一分类层、第二分类层、softmax函数模块以及不确定性度量模块。特征提取器包括恶意代码检测模型中的特征提取部分。第一分类层和第二分类层采用恶意代码检测模型中的分类层结构,第一分类层和第二分类层并行连接在特征提取器输出端。第一分类层和第二分类层的输出分别经softmax函数模块输出第一分类概率值和第二分类概率值。第一分类概率值和第二分类概率值输入至一个不确定性度量模块中;不确定性度量模块的输出为分类结果标签。并使用训练好的Two‑Head异常检测模型对待输入至恶意代码检测模型的恶意代码检测样本进行筛选。
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公开(公告)号:CN111898129A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010790742.4
申请日:2020-08-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于Two-Head异常检测模型的恶意代码样本筛选器及方法,筛选器包括特征提取器、第一分类层、第二分类层、softmax函数模块以及不确定性度量模块。特征提取器包括恶意代码检测模型中的特征提取部分。第一分类层和第二分类层采用恶意代码检测模型中的分类层结构,第一分类层和第二分类层并行连接在特征提取器输出端。第一分类层和第二分类层的输出分别经softmax函数模块输出第一分类概率值和第二分类概率值。第一分类概率值和第二分类概率值输入至一个不确定性度量模块中;不确定性度量模块的输出为分类结果标签。并使用训练好的Two-Head异常检测模型对待输入至恶意代码检测模型的恶意代码检测样本进行筛选。
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