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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院申请的专利一种恶意软件的检测方法、装置、设备及产品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：CN118965346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411000175.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种恶意软件的检测方法、装置、设备及产品是由周家兴;姚铮;阮涛;张海宾;张扬设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意软件的检测方法、装置、设备及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶意软件的检测方法、装置、设备及产品，涉及网络安全技术领域，该方法包括：获取待检测恶意软件的家族标签；对待检测恶意软件进行应用程序编程接口组间操作频率的相似度分析处理，得到各项应用程序编程接口操作之间的相似度，并基于相似度确定待检测恶意软件的相似度特征；对待检测恶意软件进行文件夹路径操作分析处理，得到待检测恶意软件的文件夹操作频率特征；对浓缩距离特征以及操作频率特征进行特征融合，得到融合特征；基于融合特征确定待检测恶意软件的类别。本发明能够更有效地检测出恶意软件的类别，提升了检测的准确性，从而更好地了解恶意软件的特征，方便维护人员采取更有效的安全措施。

本发明授权一种恶意软件的检测方法、装置、设备及产品在权利要求书中公布了：1.一种恶意软件的检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测恶意软件的家族标签； 对待检测恶意软件进行应用程序编程接口组间操作频率的相似度分析处理，得到各项应用程序编程接口操作之间的相似度，并基于相似度确定待检测恶意软件的相似度特征； 对待检测恶意软件进行文件夹路径操作分析处理，得到待检测恶意软件的文件夹操作频率特征； 对浓缩距离特征以及操作频率特征进行特征融合，得到融合特征； 基于融合特征确定待检测恶意软件的类别； 所述基于融合特征确定待检测恶意软件的类别中，通过训练好的恶意软件检测模型获取所述类别； 所述恶意软件检测模型的输入数据包括待检测恶意软件的融合特征以及家族标签；所述恶意软件检测模型是基于样本、样本对应的融合特征以及家族标签，并基于有监督的机器学习方式进行训练后得到的； 所述对待检测恶意软件进行应用程序编程接口组间操作频率的相似度分析处理，得到各项应用程序编程接口操作之间的相似度，并基于相似度确定待检测恶意软件的相似度特征，具体包括： 对待检测恶意软件进行应用程序编程接口操作频率分析，得到各项应用程序编程操作的调用频率； 获取各项应用程序编程操作之间的相似度，得到各项应用程序编程操作之间的相似度矩阵，并将相似度矩阵转换为浓缩距离特征，相似度特征即为转换得到的浓缩距离矩阵； 获取各项应用程序编程操作之间的相似度，得到各项应用程序编程操作之间的相似度矩阵，并将相似度矩阵转换为浓缩距离特征，相似度特征即为转换得到的浓缩距离矩阵，具体包括： 使用相似度计算函数计算应用程序编程接口组中的各个子组间的相似度，得到待检测恶意软件的各项应用程序编程操作之间的相似度矩阵；待检测恶意软件在应用程序编程接口组中具有若干子组，每个子组相当于一项应用程序编程操作； 使用浓缩矩阵计算函数将相似度矩阵转化为浓缩距离矩阵。

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