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公开(公告)号：CN115130099A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210742974.1
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及软件检测技术领域，具体地说，是一种基于关联规则的图卷积网络恶意软件检测模型及方法，该模型和方法利用自动化测试工具对恶意软件的动态特征进行提取并分析，通过挖掘API调用序列中API调用函数的关联规则，将得到的API转换子序列集合构建成图结构输入到图卷积神经网络中(GCN，GraphConvolutionalNetwork)获得API序列对应的软件的分类标签。实验结果表明，该模型优于大多数现有模型，可以提高恶意软件检测性能，减少恶意软件造成的破坏。
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