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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特征融合的轻量化恶意软件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：CN120448932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510956304.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多特征融合的轻量化恶意软件分类方法是由陈治国;赵攀;黄李丽;沈磊设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的轻量化恶意软件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的轻量化恶意软件分类方法，包括以下步骤：从恶意软件的ASM文件中提取操作码序列和静态API调用序列作为原始输入，对序列进行去重和长度截取预处理；通过改进的Res2Net模块对操作码序列进行多尺度行为特征提取，同时将静态API调用序列解析为动作‑对象‑类别的三元组语义链，并映射为嵌入向量；将获得的操作码特征向量与API语义特征向量拼接为融合特征；对融合特征添加位置编码后输入多头自注意力机制，通过注意力加权增强关键行为特征表示；将注意力输出经池化降维后输入全连接层，完成恶意软件家族分类；本发明有效提升了分类准确率与泛化能力。

本发明授权一种基于多特征融合的轻量化恶意软件分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的轻量化恶意软件分类方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）从恶意软件的ASM文件中提取操作码序列和静态API调用序列作为原始输入，对序列进行去重和长度截取预处理； （2）通过改进的Res2Net模块对操作码序列进行多尺度行为特征提取，同时将静态API调用序列解析为动作-对象-类别的三元组语义链，并映射为嵌入向量；改进的Res2Net模块具体如下：将操作码嵌入向量分解为s个分组特征,,…,，；对除外的每个分组执行一维卷积操作，并与前一尺度输出进行残差融合，公式如下： ; 其中，是前一尺度的输出特征；； 将多尺度输出,,…,在通道维度拼接，经1*1卷积和批量归一化后与原始输入进行残差连接，公式如下： ； 其中表示批量归一化，是线性激活函数； 构建API语义链包括：将单个API调用解析为三元组向量，表示动作、对象及类别；设卷积核参数为及偏置项，构建包含所有三元组词元的统一词典，为每个词元分配索引并映射至k维嵌入向量；对每个API调用的三元组嵌入向量，执行步长为3的一维卷积，融合动作、对象和类别语义，公式如下： ； 其中，为sigmoid激活函数，为最终的API语义特征表示； （3）将获得的操作码特征向量与API语义特征向量拼接为融合特征； （4）对融合特征添加位置编码后输入多头自注意力机制，通过注意力加权增强关键行为特征表示； （5）将注意力输出经池化降维后输入全连接层，完成恶意软件家族分类。

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”。