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一种基于卷积神经网络CNN的恶意软件检测方法

来源：年旅网

（19）中华人民共和国国家知识产权局

（12）发明专利申请

（21）申请号 CN2019108560.6 （22）申请日 2019.09.10 （71）申请人中国人民大学

地址 100038 北京市西城区中国人民大学(木樨地校区)

（10）申请公布号 CN110704840A

（43）申请公布日 2020.01.17

（72）发明人芦天亮;杜彦辉;李国友;傅依娴;吴警;张翼翔;暴雨轩（74）专利代理机构北京冠和权律师事务所

代理人李建华

（51）Int.CI

权利要求说明书说明书幅图

（）发明名称

一种基于卷积神经网络CNN的恶意软件检测方法

（57）摘要

本发明提出一种基于卷积神经网络CNN的

恶意软件检测方法，包括：步骤1：收集训练集并进行分析，通过Cuckoo沙箱生成json格式的报告文件；步骤2：对所述json格式的报告进行向量化的处理，得到特征向量；步骤3：将所述步骤2处理后的所述特征向量作为输入传入到未训练的CNN中进行训练学习，得到训练CNN；步骤4：将待测试的软件经过和所述步骤1和所述步骤2相同的处理后，得到待测试软件的特征向

量，投入所述步骤3训练好的CNN中，通过CNN模型检测，判断所述待测试软件为恶意软件或者正常软件。本申请的方法相较与其他机器学习算法和杀毒软件在检测率和精确度上都能获得更好的技术效果。

法律状态

法律状态公告日

2020-01-17 2020-01-17 2020-02-18

法律状态信息

公开公开

实质审查的生效

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公开公开

实质审查的生效

权利要求说明书

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说明书

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