公开(公告)号：CN113742726B

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202110997676.2

申请日：2021-08-27

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 范乙琛 ,  卿润东 ,  梁彧 ,  傅强 ,  阿曼太 ,  蔡琳 ,  杨满智 ,  田野 ,  王杰 ,  金红 ,  陈晓光

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例公开了一种程序识别模型训练和程序识别方法、装置、设备及介质。其中，程序识别模型训练方法包括：获取各样本程序的行为特征信息和证书签名信息；根据行为特征信息获取各样本程序的程序行为特征；获取证书签名信息的字符串随机性，得到各样本程序的签名随机性特征；将程序行为特征和签名随机性特征作为样本训练数据输入至程序识别模型以对程序识别模型进行训练。本发明实施例可以基于机器学习方法实现对应用程序的多角度特征提取和识别，提高恶意程序检测的效率和准确率。

公开(公告)号：CN113742727B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202110997708.9

申请日：2021-08-27

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 范乙琛 ,  卿润东 ,  梁彧 ,  傅强 ,  阿曼太 ,  蔡琳 ,  杨满智 ,  田野 ,  王杰 ,  金红 ,  陈晓光

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例公开了一种程序识别模型训练和程序识别方法、装置、设备及介质。其中，程序识别模型训练方法包括：获取各样本程序的目标特征信息；目标特征信息包括行为特征信息和程序包名信息；根据行为特征信息获取各样本程序的程序行为特征，并将程序行为特征确定为样本训练数据；获取程序包名信息的字符串随机性，得到各样本程序的包名随机性特征，并将包名随机性特征确定为样本训练数据；将样本训练数据输入至程序识别模型以对程序识别模型进行训练。本发明实施例可以基于机器学习方法实现对应用程序的多角度特征提取和识别，提高恶意程序检测的效率和准确率。

公开(公告)号：CN113742727A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110997708.9

申请日：2021-08-27

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 范乙琛 ,  卿润东 ,  梁彧 ,  傅强 ,  阿曼太 ,  蔡琳 ,  杨满智 ,  田野 ,  王杰 ,  金红 ,  陈晓光

IPC: G06F21/56 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例公开了一种程序识别模型训练和程序识别方法、装置、设备及介质。其中，程序识别模型训练方法包括：获取各样本程序的目标特征信息；目标特征信息包括行为特征信息和程序包名信息；根据行为特征信息获取各样本程序的程序行为特征，并将程序行为特征确定为样本训练数据；获取程序包名信息的字符串随机性，得到各样本程序的包名随机性特征，并将包名随机性特征确定为样本训练数据；将样本训练数据输入至程序识别模型以对程序识别模型进行训练。本发明实施例可以基于机器学习方法实现对应用程序的多角度特征提取和识别，提高恶意程序检测的效率和准确率。

公开(公告)号：CN113742726A

公开(公告)日：2021-12-03

申请号：CN202110997676.2

申请日：2021-08-27

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 范乙琛 ,  卿润东 ,  梁彧 ,  傅强 ,  阿曼太 ,  蔡琳 ,  杨满智 ,  田野 ,  王杰 ,  金红 ,  陈晓光

IPC: G06F21/56 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明实施例公开了一种程序识别模型训练和程序识别方法、装置、设备及介质。其中，程序识别模型训练方法包括：获取各样本程序的行为特征信息和证书签名信息；根据行为特征信息获取各样本程序的程序行为特征；获取证书签名信息的字符串随机性，得到各样本程序的签名随机性特征；将程序行为特征和签名随机性特征作为样本训练数据输入至程序识别模型以对程序识别模型进行训练。本发明实施例可以基于机器学习方法实现对应用程序的多角度特征提取和识别，提高恶意程序检测的效率和准确率。

公开(公告)号：CN107908757B

公开(公告)日：2020-05-26

申请号：CN201711167799.3

申请日：2017-11-21

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 卿润东 ,  崔渊博 ,  聂嘉贺 ,  阿曼太 ,  王宇 ,  金红 ,  杨满智 ,  刘长永

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/955 ,  G06F16/35 ,  G06F40/279 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及网络技术领域，公开了一种网站分类方法及系统，所述方法包括步骤：将网页所含的各类信息分别训练形成各自对应的信息矩阵；将形成的多个信息矩阵拼接组成成输入层特征矩阵；提取上述输入层特征矩阵的列特征向量个数及特征向量维数，生成卷积层；将卷积得到的列向量最大值提出并池化处理，获得和卷积核维数相同的行向量，形成池化层；将池化层输出的向量添加softmax函数，形成全连接层。本发明极大提高了现有的网站分类的准确性。

公开(公告)号：CN107908757A

公开(公告)日：2018-04-13

申请号：CN201711167799.3

申请日：2017-11-21

Applicant: 恒安嘉新(北京)科技股份公司

Inventor： 卿润东 ,  崔渊博 ,  聂嘉贺 ,  阿曼太 ,  王宇 ,  金红 ,  杨满智 ,  刘长永

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及网络技术领域，公开了一种网站分类方法及系统，所述方法包括步骤：将网页所含的各类信息分别训练形成各自对应的信息矩阵；将形成的多个信息矩阵拼接组成成输入层特征矩阵；提取上述输入层特征矩阵的列特征向量个数及特征向量维数，生成卷积层；将卷积得到的列向量最大值提出并池化处理，获得和卷积核维数相同的行向量，形成池化层；将池化层输出的向量添加softmax函数，形成全连接层。本发明极大提高了现有的网站分类的准确性。