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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利恶意代码行为本体自动生成方法及系统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：CN114969736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210582753.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权恶意代码行为本体自动生成方法及系统是由丁宇新;钱文;周子涵;单志强设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本恶意代码行为本体自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了恶意代码行为本体自动生成方法和系统，通过对恶意代码行为特点的分析获取交互行为报告，提出了从行为报告中提取行为特征并进行过滤方法；提出了一种结合多个算法来挖掘恶意代码行为知识的方法，使用关联规则挖掘算法在提取到的特征属性上进行恶意代码家族行为知识挖掘并提出了关联规则挖掘的改进方法；通过提出单个算法和多个算法结合的恶意代码行为知识挖掘方法，达到多个算法之间形成互补，使挖掘得到的规则覆盖更加全面；建立恶意代码本体类层次结构以及本体中恶意代码行为规则表示方法，提出给规则设定分值来增强本体表达能力的方法，建立了恶意代码行为本体自动生成的完整过程。同时给出了使用本体进行恶意代码检测的过程。

本发明授权恶意代码行为本体自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种恶意代码行为本体自动生成方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 将训练集样本程序在虚拟机环境系统中运行，收集运行样本程序的交互行为信息并根据格式要求生成行为报告； 对行为报告进行特征提取，并将提取的特征进行处理和筛选后得到程序样本的特征集合； 利用恶意代码行为挖掘算法挖掘出特征集合中恶意代码的行为特征，将所述行为特征作为恶意代码行为知识写入本体中构建一个恶意代码行为本体； 所述恶意代码行为挖掘算法包括结合决策树和循环关联规则挖掘的恶意代码行为挖掘算法，算法具体包括： S01、设置循环挖掘次数T，挖掘次数初始值i＝1； S02、初始化第一恶意代码行为规则集为空集，从特征集合中随机选择P个特征属性生成数据集； S03、对数据集进行决策树规则挖掘得到第一决策树规则集； S04、对数据集进行循环关联规则挖掘得到循环关联规则集，若循环关联规则集非空，执行S05和S06，若循环关联规则集为空，则保留数据集并执行S07； S05、将循环关联规则集的前件与数据集进行匹配，如果数据集中存在数据的特征能被循环关联规则集的前件或循环关联规则集中的元素覆盖，则将所述数据从数据集中移除，记下被移除的数据个数k，余下的数据集返回S04，其中，循环关联规则集的前件表示循环关联集中元素的特征； S06、计算循环关联规则集中的元素分值score并将循环关联规则集放入第一恶意代码行为规则集中，score＝wi*conf*logk+1，其中，wi表示第i轮挖掘时的权重系数，wi＝wi-1α，ω0为规则初始权重，α为权重衰减倍数，conf为规则置信度； S07、若第一恶意代码行为规则集非空，执行S08和S09，若第一恶意代码行为规则集为空，执行S10； S08、对数据集进行决策树规则挖掘得到第二决策树规则集，计算第二决策树规则集中的元素分值score并将第二决策树规则集放入第一恶意代码行为规则集中； S09、将第一决策树规则集和第一恶意代码行为规则集放入恶意代码行为规则集的集合中； S10、执行i＝i+1，若i小于T，返回S02，若i大于或等于T，结束循环。

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(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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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