龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种恶意代码家族聚类方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN110458187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2020-07-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910565940.8，技术领域涉及：G06K9/62(20060101)；该发明授权一种恶意代码家族聚类方法和系统是由杨航锋;李树栋;吴晓波;韩伟红;范美华;付潇鹏;方滨兴;田志宏;殷丽华;顾钊铨;李默涵;仇晶;唐可可设计研发完成，并于2019-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意代码家族聚类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意代码家族聚类方法及系统，方法包括采用T‑SNE算法对原始恶意代码执行序列进行降维可视化，具体为：使用T‑SNE算法对每个数据点近邻的分布进行建模，其中近邻是指相互靠近数据点的集合；构建模型，通过非线性函数变换将数据点映射到相应概率分布上；对构建的模型进行训练，通过计算低维空间的条件概率，从而计算损失函数的梯度；使用K‑means算法对恶意代码家族进行聚类，具体为：确定分类个数K和聚类中心；通过计算对象与聚类中心的距离对所有对象进行簇划分；重新计算新的聚类中心，判断是否满足条件。系统包括降维可视化模块和聚类模块。通过本发明不仅降低了如何确定K‑means算法中k的难题，还提高了恶意代码家族聚类的准确性。

本发明授权一种恶意代码家族聚类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种恶意代码家族聚类方法，其特征在于，包括下述步骤：采用t-SNE算法对原始恶意代码执行序列进行降维可视化，具体包括下述步骤：使用t-SNE算法对每个数据点近邻的分布进行建模，其中近邻是指相互靠近数据点的集合；构建模型，通过非线性函数变换将数据点映射到相应概率分布上，具体为：通过在高维空间中构建数据点之间的概率分布P，使得相似的数据点有更高的概率被选择，不相似的数据点有较低的概率被选择；在低维空间里重构所有数据点的概率分布Q，使得这两个概率分布尽可能相似，具体为：令输入空间是X，输出空间为Y，假设含有m个样本数据{x1,x2,…,xm}，其中xi∈X，降维后的数据为{y1,y2,…,ym}，yi∈Y，SNE是先将欧几里得距离转化为条件概率来表达点与点之间的相似度，即首先是计算条件概率pj|i，其正比于xi和xj之间的相似度，pj|i的计算公式为： 在这里引入了一个参数σi，对于不同的数据点xi取值亦不相同，并设置pi|i＝0，对于低维度下的数据点yi，通过条件概率qj|i来刻画yi与yj之间的相似度，qj|i的计算公式为： 同理，设置qi|i＝0；如果pi|j＝qi|j成立，则通过优化两个分布之间的KL散度构造出的损失函数为： 其中，Pi表示在给定高维数据点xi时，其他所有数据点的条件概率分布；Qi则表示在给定低维数据点yi时，其他所有数据点的条件概率分布；从损失函数可以看出，当pj|i较大qj|i较小时，惩罚较高；而pj|i较小qj|i较大时，惩罚较低；对构建的模型进行训练，通过计算低维空间的条件概率，从而计算损失函数的梯度，并对损失函数的梯度进行优化，具体为：首先通过在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布，然后在低维空间中，使用更加偏重长尾分布的方式来将距离转换为概率分布，使得高维度空间中的中低等距离在映射后能够有一个较大的距离；使用t分布替换高斯分布之后qij的变化如下： 此外，随着自由度的逐渐增大，t分布的密度函数逐渐接近标准正态分布，优化后的梯度公式如下： 其中，令使用K-means算法对恶意代码家族进行聚类，具体包括下述步骤：确定分类个数K和聚类中心，具体为：通过t-SNE算法可视化出每一个恶意代码文件的特征，从图中确定聚类簇数K，确定聚类簇数K后使用K-means算法进行聚类处理；通过计算对象与聚类中心的距离对所有对象进行簇划分；重新计算新的聚类中心，判断是否满足中心点不再改变的条件，如果不满足，则返回通过计算对象与聚类中心的距离对所有对象进行簇划分的步骤，如果满足，则找到聚类中心点。

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