一种基于语义相关性的恶意软件智能检测与防御方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于语义相关性的恶意软件智能检测与防御方法
申请号:CN202510169698
申请日期:2025-02-17
公开号:CN120124056A
公开日期:2025-06-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于语义相关性的恶意软件智能检测与防御方法,所述方法包括S1:对历史恶意软件样本进行分类学习并建立检测模型;S2:提取未知软件运行过程中产生的API调用序列特征并进行语义相关性分析;S3:基于语义相关性分析结果,使用所述检测模型对未知软件进行恶意性判别,并启动恶意软件监控程序。该基于语义相关性的恶意软件智能检测方法,能够更有效地应对恶意软件多态性、代码混淆等干扰手段,更好地识别和分类未知威胁,提升检测模型的泛化能力和对抗鲁棒性,提高整体检测的智能化水平。进一步增强系统在面对恶意软件演变时的持续防御能力,在解决传统方法的局限性、应对复杂的网络威胁方面,具备一定的技术优势。
技术关键词
建立检测模型 序列特征 语义特征 应对恶意软件 智能检测方法 人工智能算法 样本 代码混淆 日志 程序 监控中心 高风险 鲁棒性 数据 基线 模式
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于点云多样性表征和PointRCNN的多模态目标零件检测方法
零件检测方法 采样模块 图像 柱体 融合特征
2
一种基于深度学习的浮游生物动态监测方法、装置及介质
动态监测方法 层级 输入多尺度 通道注意力机制 图像块
3
一种基于OCT图像的玻璃体视网膜界面异常自动分割方法、系统、设备及介质
玻璃体视网膜 自动分割方法 多尺度语义特征 输出特征 残差模块
4
基于多源数据的无线异构通信监测管理系统
无线异构通信 监测管理系统 时空融合特征 全同态加密 同态加密算法
5
一种区块链中基于机器学习的女巫攻击检测方法
攻击检测方法 文本挖掘方法 聚类 度量 特征建模方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号