模型训练方法、恶意文件检测方法、设备、介质及程序产品

AITNT
正文
推荐专利
模型训练方法、恶意文件检测方法、设备、介质及程序产品
申请号:CN202510183190
申请日期:2025-02-19
公开号:CN120030540A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供一种模型训练方法、恶意文件检测方法、设备、介质及程序产品,涉及文件检测技术领域。所述方法包括:收集样本PDF文件数据集;获取样本PDF文件的二进制编码数据,确定对应的转移概率矩阵并转换成灰度图像;基于灰度图像提取图像特征;对样本PDF文件的内容编码数据提取对应的预处理数据并转换成词向量数据,基于词向量数据提取文本特征;基于样本PDF文件的特征及其相应的样本标注信息对待训练的分类模型进行训练,得到训练好的恶意文件检测模型。本申请通过获取PDF文件不同编码形式的数据,并分别从中提取图像特征和文本特征,以基于提取得到的多模态特征数据进行模型训练,进而有效提高恶意PDF文件检测的精确性和可靠性。
技术关键词
二进制编码数据 转移概率矩阵 模型训练方法 多层卷积神经网络 恶意文件检测方法 样本 文本 图像 文件检测技术 计算机程序产品 词向量训练 处理器 可读存储介质 格式 转换方法 模态特征 非线性 存储器
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