基于元学习的恶意代码基因信息隐性关联挖掘方法

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基于元学习的恶意代码基因信息隐性关联挖掘方法
申请号:CN202411825776
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119538250B
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于元学习的恶意代码基因信息隐性关联挖掘方法,通过生成函数调用图FCG,得到属性函数调用图;采用元学习对基于序列到序列机制的特征提取模型进行训练,由生成的属性函数调用图通过训练后的基于序列到序列机制的特征提取模型得到函数调用图的关键子图;生成控制流图CFG,得到属性控制流图;对生成的属性控制流图使用优化后的基于图结构的基因特征提取模型得到控制流图的关键子图;由函数调用图的关键子图和控制流图的关键子图,得到微调语料,使用微调后的大语言模型进行恶意代码基因信息的隐性关联挖掘。本发明能够实现恶意代码基因信息的隐性关联的精准挖掘,显著提升恶意代码分析的精度和效率。
技术关键词
关联挖掘方法 特征提取模型 节点特征 基因 序列 长短期记忆网络 学习器 注意力 生成提示词 机制 恶意代码分析 生成技术 模块 微调方法 参数 大语言模型 分类器 标签 模板
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