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本发明公开了一种基于协同学习的可视化恶意软件检测方法,包括初始化过程和协同训练过程;其中:所述初始化过程具体包括:(1)软件可视化;(2)特征提取;所述的协同训练过程具体包括:(3)多分类器新样本协同训练标记;(4)投票检测过程;本发明能够使用少量已标记的软件样本特征进行建模,并通过大量未标记样本不断优化模型的检测性能,使恶意软件检测模型具有了自学习,自适应的能力,从而减少了对于人工软件样本标记的依赖,解决了恶意软件检测中有标记样本收集困难,导致基于机器学习的恶意软件分类模型难以有效训练的问题。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113221115 B
(45)授权公告日 2021.09.17
(21)申请号 202110775119.6 (56)对比文件
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