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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质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：CN118898070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410967932.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质是由戴桦;孙歆;韩嘉佳;汪自翔;李昂;钱锦;汪溢镭;孙昌华设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质，解决现有技术存在的物联网恶意代码检测准确性和可靠性不够理想的问题。本发明技术方案包括的步骤：1基于高可靠性插桩动态分析技术，获得物联网的汇编代码；2基于CodeBert模型获取汇编代码段语义表征；3基于传递神经网络模型获取函数调用图表征；4基于双表征汇编代码段语义表征和函数调用图表征融合嵌入识别恶意代码。本发明能够在源代码未知条件下，利用汇编代码段语义表征和函数调用图表征构建高置信度和高可靠度的双重表征，通过双表征融合嵌入实现恶意代码的分类检测，实现可靠、准确的物联网恶意代码检测，对恶意代码。

本发明授权一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法、检测系统及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双表征融合嵌入的物联网恶意代码检测方法，其特征在于，其步骤为： 基于插桩动态分析技术，获得物联网的汇编代码； 在双向编码器Bert模型中嵌入汇编代码，构建适应汇编指令的双向编码器CodeBert模型，通过CodeBert模型获取汇编代码中的函数内的汇编代码段语义特征，汇编代码段语义特征为短跨度数据依赖特征； 通过消息传递神经网络模型GAT提取函数调用图结构和节点属性用于获取函数调用图表征，所述函数调用图表征为长跨度的数据依赖特征； 融合所述汇编代码段语义特征与所述函数调用图表征，形成双表征融合，基于双表征融合嵌入识别恶意代码，用于学习恶意代码特征来检测物联网恶意代码； 微调双向编码器模型Bert中的Token类型构建CodeBert模型，所述的CodeBert模型用于学习函数中的指令内数据流向特征和指令间数据依赖关系特征，其中，指令内数据流向以细粒度方式描述内存数据处理流程，指令间数据依赖以局部代码的方式描述关键函数逻辑；通过类型模型将指令的操作数分为数据类型操作数和地址类型操作数，并在操作数中增加token类型。

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国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖八区华电弄1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”。

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