融合知识蒸馏与稀疏卷积的恶意软件纹理特征分类方法及系统

本发明属于计算机安全领域，公开了一种融合知识蒸馏与稀疏卷积的恶意软件纹理特征分类方法及系统，该方法包括：应用知识蒸馏策略，从规模较大的教师网络向轻量型的学生网络进行知识迁移；在网络中增加注意力模块与空洞空间金字塔池，提取恶意软件图像的深度特征；使用随机森林作为最终分类器整合深度特征，实现恶意软件家族分类。本发明采用多维度特征融合生成有效的数据集，并改进了特征提取过程，结合知识蒸馏技术优化模型训练过程，采用集成学习分类器提高分类任务的准确性。本发明能够更准确快速地分类恶意软件，帮助及时响应和防御恶意攻击，保护用户数据和隐私；模型的适应性强，能够适应恶意软件变种，增强了对未知恶意软件的防御能力。