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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与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：CN115730310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211468462.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与分类方法是由余海龙;杨培豪;王甜甜;苏小红;吴翔虎;王克朝;陈源龙设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与分类方法，所述方法是通过获取待测Apk样本、将待测Apk样本送入训练好的模型并得到检测结果完成的。本发明通过深度学习从静态污点路径中捕获不同类型恶意软件的数据流模式，将污点路径作为一组特征，进行安卓恶意软件的检测与分类，并使用WideDeep模型进行特征融合，其中Wide部分处理敏感API调用和危险权限两类特征，Deep部分处理静态污点路径，融合后的特征，增加了静态污点路径带有的语义信息，可以学习到不同恶意软件的行为模式，提升了模型的准确率和鲁棒性。

本发明授权基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合深度学习的安卓恶意软件检测与分类方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： S1：构建安卓恶意软件检测数据集，并将数据集中的数据进行划分，得到训练集、验证集和测试集； S2：对训练集中的Apk文件进行壳程序识别，若Apk有壳，则进行脱壳操作，并将脱壳后的Apk加入到T中，若Apk未加壳，则将此Apk直接加入T中，得到脱壳后的训练集T； S3：对训练集T中的Apk文件进行逆向分析，提取每个Apk的API调用和权限；将提取的API调用、权限分别与敏感API调用、危险权限列表比对，得到敏感API调用特征向量α和危险权限特征向量β； S4：对训练集T中的Apk执行静态污点分析，并对结果进行预处理，得到每个Apk的静态污点路径文件δ，然后根据所有的δ训练词表W； S5：根据词表W生成每个Apk静态污点路径的向量表示η，并使用深度学习模型得到静态污点路径特征向量γ； S6：将危险权限、敏感API调用和静态污点路径三类特征进行融合，融合后的向量作为对一个Apk的最终表示，并连接到输出层节点，使用训练集T进行WideDeep模型的训练，当训练损失不再下降时停止模型的训练，使用验证集调整WideDeep模型的超参数，使得WideDeep模型的训练效果达到最优，最后使用测试集测试泛化误差，具体步骤如下： S601：将Apk的敏感API调用特征向量α、危险权限特征向量β和静态污点路径文件δ作为WideDeep模型的输入； S602：使用WideDeep模型进行特征的融合，其中Wide部分的输入是Apk的敏感API调用特征向量α和危险权限特征向量β，Deep部分的输入是Apk的预处理后的静态污点路径文件δ； S603：将Wide部分的输出的特征向量α、β和Deep部分输出的特征向量γ进行拼接，得到融合后的特征，并将融合后的特征与输出层的5个结点进行全连接，得到分类结果； S604：在训练集T上训练模型，直到训练损失不再下降时停止模型训练，并用验证集调整WideDeep模型的超参数，使得WideDeep模型的训练效果达到最优，最后使用测试集测试泛化误差。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。