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公开(公告)号：CN118070281A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410189545.5
申请日：2024-02-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于日志信息和图神经网络的恶意代码检测方法，解析每个审计日志数据样本的日志信息，获取对恶意代码检测所需的特征信息并生成进程事件；根据进程事件序列构建全局异构图，通过图卷积神经网络获取每个进程事件的向量表示；构建使用进程事件语义信息和进程调用信息的检测模型，并使用该检测模型对日志数据进行恶意代码检测。本发明构建以日志文档和进程事件为节点的全局异构图，借用图卷积神经网络进行进程事件语义嵌入，挖掘进程事件间的关联关系，利用事件语义嵌入以及进程树结构信息，为每个软件样本的日志文档构建事件关系图，使用基于注意力的门控图神经网络进行模型搭建，从而提高恶意代码的检测准确率并且降低误报率。
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