申请/专利权人：成都网安科技发展有限公司

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744084A

主分类号：G06F21/56

分类号：G06F21/56;G06F18/2411;G06F18/213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本申请提供一种基于模糊支持向量机的病毒检测方法及系统，涉及计算机技术领域，所述方法包括：获取训练数据集，训练数据集包括多个病毒文件行为样本以及多个正常文件行为样本；对训练数据集进行行为特征提取，并计算每个病毒文件行为样本以及每个正常文件行为样本对应的特征权重；根据特征权重计算特征加权核函数；基于训练数据集计算模糊支持向量机的隶属度函数；根据特征加权核函数及隶属度函数构造模糊支持向量机，得到病毒检测模型；根据病毒检测模型确定待检测文件是否为病毒文件。在上述设计中，可以通过训练数据集训练病毒检测模型，从而根据病毒检测模型对待检测文件进行检测，提高病毒检测的准确率，降低误报率。

主权项：1.一种基于模糊支持向量机的病毒检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括多个病毒文件行为样本以及多个正常文件行为样本；对所述训练数据集进行行为特征提取，并计算每个所述病毒文件行为样本以及每个所述正常文件行为样本对应的特征权重；根据所述特征权重计算特征加权核函数；基于所述训练数据集计算模糊支持向量机的隶属度函数；根据所述特征加权核函数及所述隶属度函数构造模糊支持向量机，得到病毒检测模型；根据所述病毒检测模型确定待检测文件是否为病毒文件。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都网安科技发展有限公司 基于模糊支持向量机的病毒检测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD