华中科技大学袁巍获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置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：CN115859170B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211595140.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置是由袁巍;高翠莹;刘明月;黄高准;李珩设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置，所述方法包括利用原始恶意软件家族中各样本的特征向量训练一个分类模型，并确定原始恶意软件家族中的代表样本，然后利用代表样本与新出现的恶意软件样本构建新的训练样本，利用训练样本更新所述分类模型得到新的恶意软件家族分类模型。本发明利用代表样本保留了原始恶意软件家族的分类知识，然后再吸纳新恶意软件家族的知识，既减小了恶意软件家族的样本数量，减少了计算开销，又使新的恶意软件家族分类模型不遗忘原始家族的分类知识，能适应恶意软件家族不断增多的情况，并且恶意样本分类准确性高。
本发明授权一种恶意软件家族分类模型生成方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种恶意软件家族分类模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取原始恶意软件家族中各样本的特征向量； 利用提取的各样本的特征向量训练一个分类模型； 利用提取的各样本的特征向量确定原始恶意软件家族中的代表样本； 利用确定的代表样本与新出现的恶意软件样本构建新的训练样本； 利用训练样本更新所述分类模型得到新的恶意软件家族分类模型，具体包括： 按如下优化损失函数L更新原始分类器，得到新的恶意软件家族分类模型，其中， 为使原始分类器的输出与新恶意软件家族分类模型的输出接近的最小化函数，为了保证新分类系统良好的分类效果，新恶意软件家族分类模型的输出值与真实标签之间差异小的最小化函数，其中： 其中，代表样本，为原始恶意家族分类器输出的分类为第个家族的概率，为新分类系统输出的第类的概率，其中： 是原始分类器输出的概率，是新分类器输出的概率，为类别总数，为设置的参数，以平滑输出概率之间的差异，取正整数，为在的真实标签。
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