[发明专利]用于病毒鉴定的训练方法和病毒鉴定方法及装置有效
| 申请号： | 201310098003.9 | 申请日： | 2013-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN104077524B | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 余文锋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙)44285 | 代理人： | 唐华明 |
| 地址： | 518031 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例公开了一种用于病毒鉴定的训练方法和计算机病毒鉴定方法及相应装置，所述用于病毒鉴定的训练方法包括提取纯黑样本中的一个程序的特征；根据所述程序的特征，获取所述程序的数学特征；判断所述数学特征是否符合预置的病毒的数学特征的要求，如果符合，获取所述程序的数学特征与所述预置的病毒的数学特征的共同特征；如果所述数学特征不符合所述预置病毒的数学特征的要求，则记录所述程序的所述数学特征，作为新增病毒的数学特征。能够快速扫描病毒。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 病毒 鉴定 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用于病毒鉴定的训练方法，其特征在于，所述方法包括：提取纯黑样本中的一个程序的特征；根据所述程序的特征，获取所述程序的数学特征；判断所述数学特征是否符合预置的病毒的数学特征的要求，如果符合，获取所述程序的数学特征与所述预置的病毒的数学特征的共同特征；如果所述数学特征不符合所述预置病毒的数学特征的要求，则记录所述程序的所述数学特征，作为新增病毒的数学特征；所述根据所述程序的特征，获取所述程序的数学特征；判断所述数学特征是否符合预置的病毒的数学特征的要求，如果符合，获取所述程序的数学特征与所述预置的病毒的数学特征的共同特征；如果所述数学特征不符合所述预置病毒的数学特征的要求，则记录所述程序的所述数学特征，作为新增病毒的数学特征，具体包括：将所述提取的程序的特征转换为特征向量；根据神经网络中的输出层的每一个神经元中记忆的特征权值w和所述特征向量，获取所述输出层的每一个神经元的相似度差值y；判断获取的所有相似度差值y中最小的y是否大于阀值H；如果最小的y大于阀值H，记录所述特征向量作为所述输出层的新增的神经元；如果最小的y不大于阀值H，根据所述特征向量和相似度差值y最小的神经元当前记忆的特征权值w，调整所述相似度差值y最小的神经元的记忆的特征权值w。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310098003.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
