【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络安全，特别是基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法。
技术介绍
1、恶意软件(malware)是指通过各种手段侵入计算机系统、窃取数据、破坏设备或操控系统的恶意程序或代码。随着技术的持续进步和攻击手段的日益复杂，恶意软件的种类及其传播方式也在不断演变，极大地增加了信息安全风险。无论是传统的病毒、木马、勒索软件，还是日益复杂的apt(高级持续性威胁)，均可能对个人、企业甚至国家级关键基础设施的数字资产和隐私安全构成严重威胁。据全球知名网络安全公司卡巴斯基的报告显示，2023年其系统共检测到接近1.25亿个恶意软件样本，日均检测量已增至4万个，相较于2022年增长了62.5％。这些数据充分反映了恶意软件不断增加和演变的趋势，也揭示了如何有效检测、识别并防御恶意软件已成为当前网络安全领域亟需解决的核心问题。
2、当前，恶意软件的检测方法主要包括传统的签名检测与基于机器学习的检测技术。所述签名检测是通过将待检测文件与已知恶意软件数据库中的特征签名进行比对，是一种成熟且高效的检测手段。然而，该方法对新型恶意...
【技术保护点】
1.基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为，包括：
2.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：构建原子功能库中，从现有的恶意软件源代码中，拆解出原子功能片段。
3.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：生成配置文件时，所述配置文件的结构为：
4.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：转换节点类型和边类型步骤中，所述节点类型包括：基础节点、开始节点、结束节点、分支节点和调用节点，其中，所有的原子功能模块
【技术特征摘要】
1.基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为，包括：
2.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：构建原子功能库中，从现有的恶意软件源代码中，拆解出原子功能片段。
3.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：生成配置文件时，所述配置文件的结构为：
4.如权利要求1所述基于原子功能模块装配的恶意软件训练样本的生成方法，其特征为：转换节点类型和边类型...
【专利技术属性】
技术研发人员：王俊峰，吴迪，耿嘉炫，方智阳，鲁婷婷，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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