恶意文件检测模型的确定方法及恶意文件的检测方法技术

本申请提供了一种恶意文件检测模型的确定方法、恶意文件检测模型的确定装置、恶意文件的检测方法、恶意文件的检测装置、计算机可读存储介质及终端，涉及网络安全技术领域。该方法包括：获取样本文件对应的应用程序接口API调用序列；通过API调用序列和API调用序列对应的对抗样本对待训练的检测模型进行训练，以得到训练后的检测模型，其中，对抗样本是在训练待训练的检测模型的过程中得到的。本申请所提供的恶意文件检测模型的确定方法能够提高恶意文件检测模型的鲁棒性和泛化能力，并提高检测恶意文件的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及网络安全，尤其涉及一种恶意文件检测模型的确定方法、恶意文件检测模型的确定装置、恶意文件的检测方法、恶意文件的检测装置、计算机可读存储介质及终端。

技术介绍

1、恶意文件或恶意软件涵盖从最简单的电脑蠕虫和木马程序，到最复杂的电脑病毒等。它们可能会出现在台式电脑、笔记本电脑和移动设备上。根据设备所用操作系统的不同(windows、android、ios或apple macos)，恶意文件可能还会以不同的方式发动攻击。

2、传统的恶意文件的检测方法包括特征码鉴别、启发式查杀、数字签名、虚拟机技术等等。随着人工智能(artificial intelligence，ai)技术的兴起，人们还开发出了ai模型来实现对恶意文件的识别和检测。

3、然而，传统的检测方法以及现有的ai模型均存在识别能力较弱、误报率高等问题，还需要进一步的改进。

4、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述获取样本文件对应的应用程序接口API调用序列，包括：

3.根据权利要求1或2所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，在所述通过所述API调用序列和所述API调用序列对应的对抗样本对待训练的检测模型进行训练之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求2所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述获取所述样本文件对应的原始API调用序...

【技术特征摘要】

1.一种恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述获取样本文件对应的应用程序接口api调用序列，包括：

3.根据权利要求1或2所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，在所述通过所述api调用序列和所述api调用序列对应的对抗样本对待训练的检测模型进行训练之前，所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求2所述的恶意文件检测模型的确定方法，其特征在于，所述获取所述样本文件对应的原始api调用序列，包括：

6.一种恶意文件的...

【专利技术属性】
技术研发人员：仲柘沩，
申请(专利权)人：三六零数字安全科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：