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公开(公告)号：CN117014210A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311024681.0
申请日：2023-08-15
Applicant: 辽宁大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于ChebNet图卷积神经网络的邮件蠕虫检测系统，包括以下步骤：步骤1)基于开源威胁情报信息库、恶意样本分享站点、在线病毒扫描器等渠道收集有关蠕虫邮件的数据，并对原始数据进行预处理，得到蠕虫邮件的历史特征，并构建邻接矩阵关系图来表示蠕虫邮件节点之间的关系；步骤2)得到增强ChebNet图卷积神经网络模型；步骤3)将待检测的蠕虫邮件数据代入增强ChebNet图卷积神经网络模型中，进行分类或者回归提取邮件特征，对邮件进行预测和判定，根据判定结果实现蠕虫邮件的检测和预警。本发明通过上述步骤，解决目前邮件蠕虫检测技术的不足，达到保护网络安全的目的。
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