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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于多特征的恶意软件自动化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：CN115758362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211511935.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于多特征的恶意软件自动化检测方法是由李益洲;杨星;李梦龙设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征的恶意软件自动化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多特征的恶意软件自动化检测方法，包括以下步骤，步骤S1：预处理数据；步骤S2：将数据进行特征提取得到特征向量；步骤S3：有效地对齐和融合上述步骤S2得出的二进制特征向量和三角注意力机制生成的操作码特征向量，生成最终的融合向量；步骤S4：负责恶意软件的检测和分类；本发明能够更有效地检测恶意软件的变体，具备较高的准确率，在实际生产环境中，本发明通过增加恶意软件变体的识别效率来增强了自动恶意软件分析工具的性能，减少了人工成本。

本发明授权基于多特征的恶意软件自动化检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多特征的恶意软件自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤S1：预处理数据； 步骤S2：将数据进行特征提取得到二进制特征向量和三角注意力机制生成的矩阵向量； 步骤S3：有效地对齐和融合上述步骤S2得出的二进制特征向量和三角注意力机制生成的矩阵向量，生成最终的融合向量； 步骤S4：负责恶意软件的检测和分类； 所述步骤S1包括以下子步骤： 子步骤S11：在拿到原始的恶意软件文件后，使用IDApro工具对文件进行静态反编译，以获得恶意软件的二进制文件和汇编文件； 子步骤S12：从汇编文件中统计得到关键操作码频次； 所述子步骤S12包括以下子步骤： 子步骤S121：将每个程序划分为多个子程序块，并计算出每个子程序块个的关键操作码所出现的频次； 子步骤S122：这些关键操作码包括基本操作码，变量名和寄存器名称； 所述步骤S2包括以下子步骤： 子步骤S21：由二进制表示的恶意软件序列信息中包含着核心函数和资源调用关键信息，通常会随编译分散到序列的不同位置，使用堆叠的双层一维卷积神经网络模型对二进制文件进行特征编码，能够克服二进制文本远距离信息依赖的问题； 子步骤S22：提取操作码信息，使用目前先进的三角注意力算法来计算操作码块的内部关联以及不同操作码块之间的长距离关系； 子步骤S23：计算出不同子程序块中的操作码与其他操作码之间的关联度分数，从而得到一个描述恶意软件汇编文件的矩阵向量； 所述步骤S3包括以下子步骤： 子步骤S31：使用门控自注意力机制模块来进一步过滤出关键信息； 子步骤S32：使用交叉注意力模块，利用自注意力计算方法，将操作码矩阵向量作为二进制特征向量的计算条件，使得计算得到的输出向量融合了两个特征向量的信息； 子步骤S33：使用了残差网络结构减少训练模型传输过程中的信息丢失； 所述S4包括以下子步骤： 子步骤S41：使用DNN网络产生分类结果； 子步骤S42：在输出层，使用softmax函数将输入软件标记为其恶意家族； 子步骤S43：训练过程中采用交叉熵损失函数。

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