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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115587361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211264125.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法是由周芳芳;米佳朋;袁键;房钰深;韩非江;郑天雨;吕胜蓝;赵颖设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法，包括对捕捉的恶意程序函数调用信息进行排序并抽象，提取高频序列，设置分割点；进行去冗余和去混淆，得到新的函数序列S′；获取函数名称f中的词素，得到函数对应的词素列表M，为非最大长度的词素列表填充标记符Mask，对词素和函数名称分别编号，并对函数名称、词素和占位符的编号应用独热编码，训练词向量模型；计算函数的特征向量，并计算每个函数的TF‑IDF。有效解决了动态函数调用中存在的加密、混淆问题，可以做到快速感知理解恶意程序的行为。

本发明授权基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法在权利要求书中公布了：1.基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、按指令执行顺序对捕捉的恶意程序函数调用信息进行排序，并抽象为函数序列S； 步骤2、采用GSP序列挖掘算法提取步骤1中函数序列S的高频序列，高频序列对应恶意程序中的热点代码段，在高频子序列之间设置分割点，将函数序列S切割为若干序列段si； 步骤3、根据相邻序列段的重合程度，对函数序列S进行去冗余和去混淆，得到新的函数序列S′； 步骤4、对步骤3中函数序列S′中的函数，采用词干提取算法获取函数名称f中的词素，得到函数对应的词素列表M，为非最大长度的词素列表填充标记符Mask，Mask用于填充长度小于最大长度的词素列表，直至每个词素列表长度一致； 步骤5、对词素和函数名称分别编号，并对函数名称、词素和占位符的编号应用独热编码，在模型的编码层中，函数的最终向量wvec与词素列表M和函数名称f有如下关系： 其中encode·为编号和独热编码处理函数，mi为词素列表M中第i个词素，n为词素列表的长度，W为词向量模型中可训练权重矩阵，λ为超参数；得到的wvec是结合了函数名称的形态信息和函数调用中窗口上下文信息的函数向量； 步骤6、训练词向量模型，词向量模型采用CBOW和Bert模型，在Bert模型中设置上下句的训练任务，两种模型对编码层中函数向量化的逻辑进行调整，即函数的向量编码由步骤5中的wvec得到； 步骤7、利用训练好的词素词向量模型按照公式1计算函数的特征向量，并计算每个函数的TF-IDF，函数序列的向量表征svec如下： svec即最终的恶意程序行为向量化表征，tf_idff表示函数序列中函数f的TF-IDF值，wvecf,M表示按照公式1计算得到的函数的特征向量，len表示当前函数序列的函数数量。

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