基于数据流图的恶意软件检测方法通常仅关注API(application programming interface)调用过程中的数据流信息，而忽略API调用顺序信息。为解决此问题，所提方法在传统数据流图的基础上融入API调用的时序信息，提出恶意软件时序对偶数据流图的概念，并给出模型挖掘方法，最后提出一种基于优化的图卷积网络对时序对偶数据流图进行分类、进而用于恶意软件检测与分类的方法。实验结果表明，所提方法的恶意软件识别准确率较传统基于数据流图的恶意软件识别方法有更好的检测效果。
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