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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类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：CN120032141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510506336.3，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类方法是由陈治国;陆涛设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类方法，包括以下步骤：将恶意软件二进制文件通过马尔可夫转移矩阵建模转换为灰度图像；通过多尺度空洞卷积融合注意力模块MDFA提取图像特征；利用SimMobileNetV2网络进行分类；本发明显著提升了分类性能，具备较强的实际应用价值。

本发明授权一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征的轻量化恶意软件可视化分类方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）将恶意软件二进制文件通过马尔可夫转移矩阵建模转换为灰度图像，具体包括：构建离散马尔可夫链，统计二进制字节流中相邻字节的状态转移频数矩阵；对转移频数矩阵进行归一化及截断处理，生成256×256维的马尔可夫灰度图像； （2）通过多尺度空洞卷积融合注意力模块MDFA提取图像特征，包括：采用并行空洞卷积层，以不同空洞率捕获局部纹理、区域结构及全局语义特征；结合通道注意力机制和空间注意力机制，动态加权关键通道及空间区域；MDFA模块的操作包括：采用空洞率分别为1、3、5的并行空洞卷积层，分别提取短程、中程及长程特征；通过全局-局部特征融合策略，将局部特征增强路径的1×1卷积特征与全局语义路径的池化特征拼接，并进行自适应加权；通道注意力机制的计算包括：对输入特征图执行通道平均池化生成通道描述符；通过降维卷积及激活函数生成通道权重，并与原特征图逐通道相乘；空间注意力机制的计算包括：对输入特征图进行1×1卷积压缩通道维度，生成空间权重图；通过Sigmoid函数归一化权重后与原特征图逐位置相乘； （3）利用SimMobileNetV2网络进行分类，所述网络包括：多个串联的SimBottleneck模块，每个模块在倒残差结构中嵌入SimAM注意力模块，通过能量函数生成3D注意力权重，强化关键特征并抑制冗余信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。