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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族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：CN119397524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410937430.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族分类方法是由戚旭衍;唐永鹤;娄睿;刘铁铭;刘威;朱兵;侯一凡;孙回回;王淑亚;张春艳设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族分类方法，包括：基于EfficientNet‑B3对恶意软件图像特征进行提取；采用IDAPro和Radare2分别进行静态API序列提取，并将二者提取的结果进行融合，得到融合后的静态API序列；提取恶意软件静态统计特征；基于BERT‑Tiny嵌入机制对融合后的静态API序列进行特征优化；基于上述提取及优化得到的特征，采用离散目标变量互信息算法计算特征的互信息值，基于特征的互信息值筛选出最优融合特征序列组合；将最优融合特征序列组合输入至分类模型，完成恶意软件家族分类。本发明解决了特征类型单一、冗余信息多、分类效率低等问题。

本发明授权基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于静态多特征优化与融合的恶意软件家族分类方法，其特征在于，包括： 步骤1，基于深度神经网络EfficientNet-B3对恶意软件图像特征进行提取；采用反汇编器IDAPro和Radare2分别进行静态API序列提取，并将二者提取的结果进行融合，得到融合后的静态API序列；提取恶意软件静态统计特征，所述静态统计特征包括汇编程序文件的统计特征，二进制字节文件的统计特征和文件字节序列特征；所述EfficientNet-B3采用缩放系数为width,depth,res,dropout＝1.2,1.4,300,0.3，经过平均池化层处理得到1536维的特征向量，在平均池化层后加入Dense和Dense_1层，将提取的特征由1536维降到512维； 所述基于深度神经网络EfficientNet-B3对代码图像特征进行提取包括：将恶意软件的二进制文件的每8个比特组成一个向量，将其视为灰度图像一个像素的灰度值，生成高度宽度相等的方形代码图像，然后对所有生成的大小不一的方形图像进行归一化处理，得到相同大小的灰度图像；以得到的灰度图像为输入，采用EfficientNet-B3模型提取恶意软件图像特征； 按照以下方式得到融合后的静态API序列：采用IDAPro通过递归遍历读取汇编文件的形式获取样本的静态API序列，采用Radare2通过提取控制流信息，再获取样本的静态API序列，得到同一个文件的两组静态API序列，将基于Radare2提取的静态API序列和基于IDAPro提取的静态API序列进行双路融合，得到融合后的静态API序列； 步骤2，基于轻量级的自然语言处理模型BERT-Tiny嵌入机制对融合后的静态API序列进行特征优化； 步骤3，基于步骤1提取的代码图像特征、恶意软件静态统计特征及步骤2优化得到的静态API序列特征，采用离散目标变量互信息算法计算特征的互信息值，基于特征的互信息值筛选出最优融合特征序列组合； 步骤4，将最优融合特征序列组合输入至分类模型，完成恶意软件家族分类。

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