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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测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：CN116028112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310045745.9，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测方法是由范铭;鄢子强;王寅;石吉飞;刘峻峰;陶俊杰;刘烃;晋武侠设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测方法，以解决目前小程序克隆检测问题。本方法首先对待检测小程序进行预处理，并通过静态分析从源代码中提取粗粒度的统计特征以及细粒度的布局特征和代码特征，根据其统计特征将划分到不同的克隆小程序家族簇中，根据布局特征和代码特征计算待检测小程序与克隆小程序家族簇中每个小程序的相似度向量，由分类器判断两个小程序是否克隆。通过以上方法，可以检测小程序的克隆情况，减少了误报率和漏报率，提升了用户在使用移动应用时的安全保障。为小程序的克隆检测提供了一种新的方法。

本发明授权一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂网络分析的小程序克隆检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S101：对于待检测小程序S进行预处理，包括反编译、反混淆和提取主包； 步骤S102：根据步骤S101得到的预处理后的待检测小程序S源码，通过分析文件类型和源代码抽象语法树提取统计特征SF、布局特征LF、自定义函数特征CFF、文件依赖特征FDF和双层依赖特征TLDF； 步骤S103：根据步骤S102得到的待检测小程序S的统计特征SF，计算其与克隆小程序家族簇中心的距离，将待检测小程序S划分到最近的克隆小程序家族簇中； 步骤S104：根据步骤S103得到的克隆小程序家族簇，将待检测小程序S与克隆小程序家族簇中的每个小程序组成小程序对，小程序对的相似度向量分别是布局特征LF、自定义函数特征CFF、文件依赖特征FDF和双层依赖特征TLDF的相似度； 步骤S105：利用预先标注标签为克隆和非克隆的小程序对的相似度向量，使用机器学习方法构建分类器； 步骤S106：根据步骤S105得到的分类器，输入步骤S104待检测小程序S与克隆小程序家族簇中的每个小程序组成的小程序对的相似度向量，对小程序对进行二分类，分为克隆小程序对和非克隆小程序对，由此找出与待检测小程序S克隆的小程序。

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