一种基于深度学习的大规模恶意软件分类系统和方法

本发明公开了一种基于深度学习的大规模恶意软件分类系统和方法，涉及计算机信息安全技术领域，包括数据库模块、反汇编模块、恶意软件嵌入模块和深度学习模块，数据库模块被配置成周期性地自动从网络空间，特别是各大开源恶意软件平台收集恶意软件信息；反汇编模块对恶意软件进行反汇编分析；恶意软件嵌入模块包含恶意软件嵌入方法，将恶意软件反汇编文件映射到向量空间，输出恶意软件向量；深度学习模块，训练阶段，在有监督的恶意软件样本集上进行学习，得到成熟的模型；检测阶段，在成熟的模型上输入恶意软件的向量，输出恶意软件的家族信息，得到分类结果，通过本方案的实施，提高大规模恶意软件的分类效率和鲁棒性。