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公开(公告)号：CN115221517A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210830258.9
申请日：2022-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于网络安全技术领域，具体涉及一种开源存储库恶意包检测方法及系统；该方法包括：获取待检测Python包，对包进行特征提取，特征包括元数据特征、静态特征和动态特征；对元数据特征、静态特征和动态特征进行处理，得到总特征向量；采用训练好的RNN‑Attention模型对总特征向量进行处理，得到恶意包检测结果；本发明减少了资源消耗提高了特征提取的效率，并且综合元数据特征、静态特征和动态特征融合作为包的特征输入到机器学习模型中，避免了仅对包名进行检测忽略了代码层面的检测，提高了恶意包检测结果的准确率，降低了恶意包检测的误报率，实用性高。
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