摘要
本发明提供一种恶意代码语义分析模型的生成方法、装置及存储介质,属于网络安全领域,方法包括:基于大语言模型中的语义映射过程函数将原始汇编代码翻译成C代码,基于GCC编译器将C代码反向编译为新汇编代码;基于原始汇编代码与新汇编代码之间的相似度对大语言模型进行迭代求解,得到语义一致性评估模型;将对待训练的汇编代码进行预处理后所得到的预处理数据,输入至语义一致性评估模型,得到文本语义信息;基于文本语义信息,构建训练集,并将训练集输入至由BERT模型、LSTM模型、最大池化层和线性层依次连接构成的混合模型进行训练,得到恶意代码语义分析模型。本发明可解决恶意代码识别方法存在识别效率低、误报率较高的问题。
技术关键词
语义分析模型
GCC编译器
生成方法
构建训练集
大语言模型
LSTM模型
静态特征
文本
语义分析方法
恶意代码识别方法
非暂态计算机可读存储介质
独立语义
模型训练模块
数据
代码转换
生成装置
线性
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大语言模型
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