公开(公告)号：CN108694202A

公开(公告)日：2018-10-23

申请号：CN201710230749.9

申请日：2017-04-10

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 于泽平 ,  褚乾峰 ,  张学文 ,  朱信宇 ,  苏波 ,  刘功申

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供了一种基于分类算法的可配置垃圾邮件过滤系统，包括：训练模块、测试模块、应用模块以及中间文件生成模块，所述训练模块、测试模块和应用模块之间分别通过中间文件生成模块连接；同时提供了一种基于分类算法的可配置垃圾邮件过滤方法。本发明将不同种类的垃圾邮件分类训练的结果要优秀很多。不同受众群体对于垃圾邮件的定义不同，需要过滤的邮件种类也不同，提供垃圾邮件分类过滤的功能正是符合用户的需求，提升用户体验。

公开(公告)号：CN110135159A

公开(公告)日：2019-08-16

申请号：CN201910314338.7

申请日：2019-04-18

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 范晓宁 ,  朱信宇 ,  刘丹阳 ,  褚乾峰 ,  张学文 ,  刘功申

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种恶意代码壳识别与静态脱壳方法和系统，对待检测文件进行反汇编处理，将得到的反汇编指令信息作为特征；将特征信息按取值进行灰度化处理，生成灰度图像；利用灰度图像与标签值组成的样本集，对深度学习模型LeNet-5进行训练，得到成熟的识别模型；接收待判定的恶意代码壳代码作为输入，完成壳代码识别；并对识别出的加壳代码，进行脱壳处理。通过壳代码可视化算法，将加壳代码识别任务转化为图像分类任务，结合深度学习判定模型，实现了一个可用的恶意代码壳代码识别方法，并对相应加壳代码实现了静态脱壳方法，实现比现有系统更高判定准确率的恶意壳代码识别方法和更有效率的脱壳方法。