基于生成对抗网络的恶意代码检测方法

    公开(公告)号:CN111832019B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202010524261.9

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的恶意代码检测方法,包括:采集恶意代码样本集和良性样本集;提取恶意代码样本集和良性样本集中每一样本的静态特征和动态特征;将每一样本的静态特征和动态特征进行组合,得到每一样本组合特征;将所有样本组合特征输入预先设置的生成器G中,生成对抗样本集;将对抗样本集输入预先设置的判别器D中,判别每个对抗样本是否为恶意代码,并标记是否为恶意代码的标签,再将附带标签的对抗样本集反馈到生成器G中,持续优化所述生成器G;将附带标签的对抗样本集作为训练集进行训练,得到恶意代码分类模型;基于恶意代码分类模型检测待测样本是否为恶意代码。本发明提高了恶意代码检测的准确度和效

    社交网络图结构匿名化处理方法及装置

    公开(公告)号:CN116070266A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202211731149.8

    申请日:2022-12-30

    Abstract: 本申请提供了一种社交网络图结构匿名化处理方法及装置,属于数据安全技术领域。本申请通过,获取社交网络图结构对应的原始图数据,所述原始图数据中每个节点代表一个用户,任意两个节点间的连线所构成的边代表对应两个用户之间的关系;在所述原始图数据对应的所有的边中确定隐私边,并在所述原始图数据中删除所述隐私边得到预处理图;将所述预处理图输入至预先训练好的匿名图生成模型,以使所述匿名图生成模型输出对应的匿名图;其中,所述匿名图生成模型利用图嵌入技术提取所述预处理图的图嵌入特征,并基于所述图嵌入特征输出对应的匿名图。由此可以有效抵御攻击者结合图嵌入技术进行的推断攻击,提高匿名处理的安全性。

    用户身份识别模型构建、用户身份验证方法及装置

    公开(公告)号:CN113742665A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202010509874.5

    申请日:2020-06-05

    Abstract: 本发明实施例涉及一种用户身份识别模型构建、用户身份验证方法及装置,所述方法包括:获取用户使用设备过程中产生的多条基础行为样本数据;基于所述多条基础行为样本数据中的每一条基础行为样本数据,得到与每一条基础行为样本数据对应的行为嵌入向量;基于所有行为嵌入向量,获取用户特征信息和用户行为序列信息;根据所述用户特征信息和所述用户行为序列信息,构建所述用户身份识别模型,由此方法,可以实现有效利用用户特征信息和行为序列信息训练身份识别模型,能够更精准地、主动地验证用户身份,保证用户的个人信息安全和财产安全。

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