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发明公开
过滤软件虚假关联的神经网络模型训练方法以及存储介质审中-实审

公开(公告)号：CN116702138A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310460428.3

申请日：2023-04-25

Applicant: 浙江大学杭州国际科创中心

Inventor： 杨雨晨 , 秦湛

IPC: G06F21/56 , G06N3/084 , G06N3/092

Abstract: 本申请涉及一种过滤软件虚假关联的神经网络模型训练方法以及存储介质，所述方法包括：基于所获取的软件样本数据集的接口级特征，构建特征矩阵；以降低特征之间的伪关联度为优化目标对所述软件样本数据集的样本全局权重进行优化；所述伪关联度基于所述特征矩阵确定；基于网络优化器以及权重优化器，对所述神经网络模型进行优化；所述网络优化器以及权重优化器基于优化后的所述样本全局权重生成。采用本方法实现了对软件样本中存在的虚假关联的平衡过滤，解决了由于软件样本数据集计算量庞大导致的虚假关联过滤效果差的问题，提升了软件在完全未知分布下的识别精度。

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