公开(公告)号：CN108985055A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810670997.X

申请日：2018-06-26

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李丹 ,  史闻博 ,  赵立超 ,  赵海杉 ,  郑光聪

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明公开了一种恶意软件的检测方法及系统。该方法包括：获取训练样本，训练样本为已知类型的软件的执行程序；对训练样本反编译和编号处理，得到训练样本处理后的源代码；采用粒子群算法为处理后的源代码中的各代码分配权重；以加权后的源代码为输入矩阵，训练卷积神经网络，且在训练过程中，采用粒子群算法调整各代码的权重，得到输出为准确度的卷积神经网络；判断卷积神经网络的准确度是否达到设定值；如果是，则停止训练卷积神经网络，采用训练好的卷积神经网络对待检测软件进行检测；如果否，则继续采用粒子群算法调整各代码的权重，训练卷积神经网络。本发明提供的恶意软件的检测方法及系统具有检测准确度高的特点。

公开(公告)号：CN108985055B

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN201810670997.X

申请日：2018-06-26

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李丹 ,  史闻博 ,  赵立超 ,  赵海杉 ,  郑光聪

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明公开了一种恶意软件的检测方法及系统。该方法包括：获取训练样本，训练样本为已知类型的软件的执行程序；对训练样本反编译和编号处理，得到训练样本处理后的源代码；采用粒子群算法为处理后的源代码中的各代码分配权重；以加权后的源代码为输入矩阵，训练卷积神经网络，且在训练过程中，采用粒子群算法调整各代码的权重，得到输出为准确度的卷积神经网络；判断卷积神经网络的准确度是否达到设定值；如果是，则停止训练卷积神经网络，采用训练好的卷积神经网络对待检测软件进行检测；如果否，则继续采用粒子群算法调整各代码的权重，训练卷积神经网络。本发明提供的恶意软件的检测方法及系统具有检测准确度高的特点。