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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码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：CN119622726B 。

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：202411841011.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法是由李鹏;郑宇淼;孙瑞杰;王汝传;徐鹤;郑鑫;欧安杰设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络安全技术领域，公开了一种基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法，步骤1、生成恶意代码家族的高价值API调用序列信息；步骤2、基于思维链技术构建语料库：通过思维链技术识别出APT家族中的高价值API调用序列和无攻击性的API调用序列信息，对所述高价值API调用序列进行可行性说明分析，从而构建语料库；步骤3、对大模型进行微调，训练步骤2构建的语料库，并生成最终分类结果。本发明方法通过生成恶意代码家族的高价值API摘要，结合思维链技术与微调策略，实现对恶意软件代码的高效分类，从而有效应对现有恶意代码结构复杂、人工分析难度大的问题。

本发明授权基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于思维链技术的可解释性高价值恶意代码分类方法，其特征在于：所述可解释性高价值恶意代码分类方法具体包括如下步骤： 步骤1、生成恶意代码家族的高价值API调用序列信息：从APTAdvancedPersistentThreats家族的样本中提取API调用序列信息，筛选出与目标行为相关的关键的API调用序列信息，将筛选出的API调用序列信息连接在一起形成高价值API调用序列信息，同时筛选出不同APT家族中无攻击性的API调用序列信息； 步骤2、基于思维链技术构建语料库：通过思维链技术识别出APT家族中的高价值API调用序列和无攻击性的API调用序列信息，对所述高价值API调用序列进行可行性说明分析，从而构建语料库； 步骤3、对大模型进行微调，训练步骤2构建的语料库，并生成最终分类结果，其中： 步骤1生成恶意代码的高价值API调用序列信息，具体包括以下步骤： 步骤1.1、启动沙箱分析环境，从APT家族的样本中捕捉恶意代码的动态行为，提取出与恶意代码动态行为相关的API调用序列信息； 步骤1.2、使用3-gram模型对步骤1.1提取的API调用序列信息进行整合分析，整合分析后得到3-gramAPI调用序列信息，保留3-gramAPI调用序列信息的上下文信息； 步骤1.3、不同APT家族中存在一些相同的、不具备直接攻击性的3-gramAPI调用序列信息，将不同APT家族相同的3-gramAPI调用序列提取出来，构建一份无攻击性的API调用序列信息，识别恶意代码中哪些部分是无攻击性的3-gramAPI调用序列信息； 步骤1.4、统计每个APT家族的3-gramAPI调用序列信息的总体出现频率，并将所述总体出现频率进行排序，保留出现次数超过设定阈值的3-gramAPI调用序列信息，将保留下来的3-gramAPI调用序列信息连接起来形成恶意软件样本的高价值API调用序列信息； 基于思维链技术构建语料库，具体包括以下步骤： 步骤2.1、将每个APT家族样本中提取的API调用序列信息进行拆分，具体为：识别一段API调用序列信息，标注其中的高价值API调用序列信息与无攻击性的API调用序列信息； 步骤2.2、对拆分后的所述高价值API调用序列信息进行解释说明，形成语料库的输入和输出，推断出所述高价值API调用序列信息属于特定恶意代码家族的名称； 其中，语料库的输入为步骤2.1中拆分的高价值API调用序列信息与无攻击性的API调用序列信息，从APT家族样本中提取的高价值API调用序列信息和非攻击性API调用序列即用户指令部分； 语料库的输出为高价值API调用序列信息的解释说明和恶意代码家族的名称； 步骤2.3、每条从APT家族样本中提取API调用序列信息数据重复步骤2.2以此构建结构清晰、内容连贯的语料库； 所述步骤3具体包括以下步骤： 步骤3.1、将步骤2构建的语料库转换形式，并将转换后的语料库分为训练集和测试集； 步骤3.2、将训练集输入大模型中进行初步训练即将训练集输入大模型中配置训练参数，训练模型，初步训练完成后，通过LoRA技术进行微调； 步骤3.3、训练完成后，再将测试集输入大模型中，大模型通过测试集进行全面的性能评估，检验大模型是否能够准确地提供高价值API调用序列信息的解释说明和家族分类的结果。

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