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公开(公告)号：CN116414976A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111659483.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F21/56
Abstract: 本发明提供一种文档检测方法、装置及电子设备，包括：对待检测文档进行动态分析，得到文档分析报告；依次将所述文档分析报告中的各个单词与目标单词列表中的单词进行匹配，获取匹配成功的目标单词序列，其中，所述目标单词列表是基于历史文档分析报告集合中的各个单词确定的；将所述匹配成功的目标单词序列输入分类模型，得到所述待检测文档的分类结果。本发明通过从历史文档分析报告中确定目标单词列表，将文档分析报告中的各个单词与目标单词列表中的单词进行匹配，获取匹配成功的目标单词序列，并结合分类模型，实现对待检测文档的分类，能有效提高检测出恶意文档的准确率。
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公开(公告)号：CN113556317A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110633083.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于网络流结构特征融合的异常流量检测方法及装置，包括：将待检测的网络流输入至预设的预判器，得到对应的判断结果；若判断结果为待检测的网络流能够仅依靠网络流结构特征进行检测，则将待检测的网络流输入至预设的网络流结构特征检测器进行检测；若判断结果为待检测的网络流不能够仅依靠网络流结构特征进行检测，则将待检测的网络流输入至预设的全特征检测器进行检测。本发明针对网络流结构信息进行表示，并提取网络流结构特征，解决了缺乏网络流结构信息的问题，然后通过预判式特征融合实现网络流特征与网络流结构特征融合，从而提高检测率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN112487795A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011171055.0
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明实施例提供上下文讽刺检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对用户评论文本进行分析得到用户评论特征；将所述用户评论特征输入预设讽刺检测模型，得到讽刺检测结果；其中，所述预设讽刺检测模型是通过对带讽刺标签的用户评论样本特征和无标签的用户评论样本特征训练得到的。针对讽刺检测的特点设计了内容特征和上下文特征的用户评论特征，然后针对讽刺检测的实际业务场景特点选取了一种半监督学习方法，采用多次抽取与带讽刺标签的用户评论样本特征相等数量的无标记数据构建决策树，集成多棵决策树预测输入文本，节省了大量的数据标注工作，从而更符合真实应用场景，最终更好的实现上下文讽刺检测。
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公开(公告)号：CN109829302B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201811621919.7
申请日：2018-12-28
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明实施例提供一种Android恶意应用家族分类方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：对Android恶意应用的APK文件进行预处理，获取所述APK文件对应的smali文件；基于所述smali文件，通过统计不同包含敏感元素的方法块，并基于Opcode的语义信息，将Opcode用形式化的操作码统一表示，生成敏感操作码序列；基于所述敏感操作码序列，生成文本特征向量，并基于所述文本特征向量，对所述Android恶意应用进行分类。本发明实施例能够更准确的刻画恶意应用的行为，从而更有效的提高对恶意应用的分类精度。
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公开(公告)号：CN109241739B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810835429.0
申请日：2018-07-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于API的安卓恶意程序检测方法，包括：对APK文件进行反编译得到smali文件，采用Pscout工具获取敏感API集合，将smali文件中的API与敏感API集合中的API进行匹配，由匹配成功的API组成匹配敏感API集合；采用LibD工具剔除所述匹配敏感API集合中由第三方库调用的API，得到净化后的匹配敏感API集合；根据净化后的匹配敏感API集合，构造第一特征向量，采用TF‑IDF算法重构所述第一特征向量，得到第二特征向量；将第二特征向量作为训练集，训练深度学习模型得到有效分类模型，采用有效分类模型对安卓程序进行检测，获取安卓恶意程序。本发明实施例还提供了一种主动交互装置及非暂态可读存储介质，用来实现所述方法。本发明能够对安卓恶意程序进行精确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111680120A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010367249.1
申请日：2020-04-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/33 , G06F16/953 , G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供了一种新闻类别检测方法及系统，所述方法包括：获取待检测新闻的内容文本和社会属性文本；将内容文本以及社会属性文本输入至新闻类别粗检测模型，得到新闻类别粗检测模型输出的待检测新闻的第一类类别文本。所述方法还包括：将所述第一类类别文本、所述内容文本以及所述社会属性文本输入至新闻类别细检测模型，得到所述新闻类别细检测模型输出的所述待检测新闻的第二类类别文本。通过新闻类别粗检测模型以及细检测模型，实现特征提取、特征融合，并在特征融合时考虑到社会属性文本，使融合结果更加准确，也使得基于融合结果确定的检测结果更准确。
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公开(公告)号：CN108875374A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810333712.3
申请日：2018-04-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明实施例公开一种基于文档节点类型的恶意PDF检测方法及装置，能有效的提高检测的准确率，加强对模拟攻击的检测能力。方法包括：S1、以节点为单位对待检测的PDF文档进行划分，并对所述待检测的PDF文档的节点进行类型划分，以不同类型节点出现的属性分布为特征，对所述特征进行向量化表达；S2、将所述向量化表达的结果输入预先构建的检测模型，得到所述待检测的PDF文档是否为恶意PDF文档的检测结果。
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公开(公告)号：CN105868628A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610173908.1
申请日：2016-03-24
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F21/552 , G06F9/45558 , G06F11/3006 , G06F2009/45587 , G06F2009/45591
Abstract: 本发明实施例涉及一种自动化样本行为采集方法及其装置、系统。所述方法包括：当日志收集器接收到待处理样本时向任务分配器申请与所述待处理样本相同类型的行为采集单元；当所述任务分配器返回行为采集单元后，所述日志收集器触发所述行为采集单元处理所述待处理样本并将行为记录在日志中；所述日志收集器在第一预设时间段后从所述行为采集单元中读取日志，并通知所述任务分配器释放所述行为采集单元。所述装置与系统用于实现上述的自动化样本行为采集方法。本发明实施例可以管理和分配自动化样本行为采集的虚拟化资源，从而实现自动化样本行为采集系统平稳运行。
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公开(公告)号：CN104008136A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410191247.6
申请日：2014-05-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30657
Abstract: 本发明提供一种文本快速查找的方法和装置，包括：优化数据存储结构，建立有限状态自动机，存储每个状态的单链表；存储扇出系数大于指定阈值的单链表Vi的字符域和状态域，其中i为单链表节点状态域的值，i≥0且取整数，将其转化为线性表Li且释放所述单链表Vi的存储空间，对所述线性表Li的字符域进行排序；计算所述有限状态自动机的跳转函数、失效函数和输出函数，其中，计算所述跳转函数时，若当前状态等于所述单链表Vi的状态域，对所述线性表Li进行二分查找；完成文本的匹配和查找。本发明加快了下一状态的跳转速度，既降低了AC算法的空间复杂度，减少了内存消耗，又提高了算法的效率。
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公开(公告)号：CN115964709A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211659562.8
申请日：2022-12-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F21/56 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种恶意文档检测方法、电子设备及可读存储介质，其中，恶意文档检测方法包括：将待检测文档进行内存转储分析，得到待检测文档的内存差异特征；将所述待检测文档的内存差异特征输入到预设的恶意文档检测模型中，得到检测结果信息；其中，所述预设的恶意文档检测模型通过恶意文档的内存差异特征和正常文档的内存差异特征训练得到。本发明的目的时解决现有的恶意文档检测方法的缺陷，导致对恶意文档进行检测的准确率不高的问题。
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