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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法、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：CN116089944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211481581.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法、系统是由朱会娟;魏华辉;王良民;龚可心;王寒琪;马润泽设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法、系统，从待测文件提取特征文件，在对文件内容进行筛选之后通过文件可视化方法将特征文件其转换为图片用以表征当前待测文件。使用残差网络进行分类，同时应用迁移学习通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务，从而改进大多数机器学习算法只能解决单个任务并且模型泛化能力不足的缺陷，进而缓解普适化模型与个性化需求之间的矛盾。本方法能够有效识别待测文件的属性，同时可以有效改善当前方法泛化能力差，只能解决单个任务的缺陷。

本发明授权基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的跨平台应用程序异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、通过传入文件是否为压缩文件来识别待测文件的文件类型； 步骤2、若待测文件为安卓安装软件样本，则将安卓安装文件进行解压操作，通过匹配文件后缀名来筛选出其中的.dex文件，然后通过剪枝算法获取所需部分； 若待测文件为智能合约样本，则获取智能合约的byteCode文件； 再利用文件可视化方法将预处理后的文件转换为图片，转换后的图片作为之后ResNet-50网络模型训练的输入； 步骤3、将windows平台下的样本文件通过文件可视化方法转换为图片； 步骤4、通过图片相似度算法和动态阈值算法，缩小windows平台下的样本图片和待测文件平台下的样本图片之间的差距；计算图片相似度和决定动态阈值的具体方法为： 步骤4.1、获取需要比较的windows平台域和待测平台域中的所有图片，分别记为域1和域2； 步骤4.2、将域1中的每一张图片与域2中的每一张图片进行图片hist相似度计算： 首先计算图片的灰度直方图： 其中rk是像素的灰度级，nk是具有灰度rk的像素个数，MN是图像中总的像素个数； 之后计算hist相似度： 其中G,S为直方图，N为颜色空间样点数； 接着阈值的计算方式为： 其中，xi为域1中第i张图片，yj为域2中的第j张图片，m为域1中的图片数量，n为域2中的图片数量； 步骤4.3、根据步骤4.2中计算的阈值和图片hist相似度数据，将域1中图片相似度小于阈值的图片删除； 步骤5、首先使用windows平台下的样本训练ResNet-50网络模型，网络模型使用残差网络，训练完成后保存模型相关参数；残差网络的参数为： 激活函数：ReLU＝max0，wTx+b 其中，ww为层间权重矩阵的转置矩阵，x为输入向量，b为层间的偏置； 分类函数： 其中，zk为第k个节点的输出值，C为输出节点的个数，即分类的类别个数； 损失函数： 其中，y为真实的标签值，为预测的概率值， 步骤6、使用迁移学习将步骤5训练好的ResNet-50网络模型应用于恶意软件检测； 步骤2和步骤3中文件可视化的具体方法如下： 读取对应的文件内容；文件内容中每三个十六进制字符分为一组，并将每一组字符标识为色彩系统中的R、G和B的三个通道，通过如下公式进行转换： color＝blueamp;0x0000FF|greenamp;0x00FF00|redamp;0xFF0000 其中，blue，green和red分别为十六进制字符组的第一、二、三个字符，|为位运算符。

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