一种开放集物理信息系统恶意软件分类方法

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一种开放集物理信息系统恶意软件分类方法
申请号:CN202411674695
申请日期:2024-11-21
公开号:CN119577766A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种开放集物理信息系统恶意软件分类方法,在CPS恶意软件预处理步骤中,首先使用反汇编工具提取样本的FCG特征和内嵌文本特征,随后分别使用无监督的图表示算法和文本表示算法将其映射到向量空间;为挖掘多维度特征的深层次关联,最后引入特征交叉方法,融合FCG特征和内嵌文本特征生成高维度特征,强化模型的泛化能力;在开放集CPS恶意软件分类步骤中,将交叉特征作为输入,训练编码器网络作为恶意软件分类器,将数据降维并计算分类概率;之后训练解码器网络将数据升维,生成与输入特征接近的重建特征并计算重建误差;结合分类概率阈值和重建误差,利用阈值法构建未知类别检测器,得到最终的开放集分类结果。
技术关键词
物理信息系统 恶意软件分类方法 分类恶意软件 重建误差 网络 文本 解码器 无监督 检测器 编码器 算法 训练分类器 标签 计算机程序产品 矩阵 线性 表达式 可读存储介质