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    摘要
    申请专利号:

    CN201410137169.1

    申请日:

    2014.04.04

    公开号:

    CN103927483A

    公开日:

    2014.07.16

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 21/56申请日:20140404|||公开
    IPC分类号: G06F21/56(2013.01)I 主分类号: G06F21/56
    申请人: 西安电子科技大学
    发明人: 宋建锋; 苗启广; 刘家辰; 曹莹; 王维炜; 张浩; 杨晔; 汪梁
    地址: 710071 陕西省西安市太白南路2号
    优先权:
    专利代理机构: 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 代理人: 史玫
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410137169.1

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.11.16|||2014.08.13|||2014.07.16

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及用于检测恶意程序的判定模型及恶意程序的检测方法。所涉及的用于检测恶意程序的判定模型的建立方法包括规则生成和机器学习算法训练,其中规则生成是将由“恶意程序”样本集和“非恶意程序”样本集组成的训练样本集在API调用层、基本抽象行为层和业务抽象行为层生成判定规则集合,所述判定规则集合包括API调用层判定规则、基本抽象行为层判定规则和业务抽象行为层判定规则;机器学习算法训练是使用OCSVM算法训练模型,得到OCSVM算法模型。所涉及的恶意程序的检测方法是利用所涉及的判定模型对待检测程序进行判定。本发明的技术方案具有多层次和系统化的特点,在各步骤有效控制误检,提高了恶意程序行为检测在实际计算机安全问题中应用的可行性。

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