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本发明涉及一种基于循环神经网络的恶意代码检测方法及系统,通过获取待检测的目标代码,并将所述目标代码进行预处理,得到目标代码操作码序列;将所述目标代码操作码序列进行向量化处理后,对应得到目标代码的词向量;将目标代码的词向量输入至预先训练好的LSTM恶意代码检测模型中进行目标检测,检测出所述目标代码中是否存在恶意代码。该方法与传统的机器学习算法相比,有效提高了准确率,降低了丢失率,减少了人工的操作,对未知Webshell的检测能力也得到了有效加强。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239354 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110482305.0
(22)申请日 2021.04.30
(71)申请人 武汉科技大学
地址
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