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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院申请的专利一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测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：CN114091021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202111330365.7，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测方法是由王方玉;张之刚;李若峰;付卫宁设计研发完成，并于2021-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测方法，通过对系统程序生成的指令集进行原数据集的采样，根据数据集中指令集的特征，通过分析样本的内容、样本之间地关系提取恶意特征，使用污点传播分析算法对指令集进行污点标记，构建行为依赖图，并对行为依赖图增强处理，构造正、负例样本，根据得到的正、负样本数据对比学习，生成足够多样本，然后把新生成的样本数据与原数据集组成增强数据集，把增强数据集输入以神经网络为编码器的对比学习的特征提取器中学习恶意代码的表示特征，最后通过反向传播算法对神经网络的损失函数调参优化，保存训练的最优模型对恶意代码检测识别。

本发明授权一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于电力企业安全防护的恶意代码检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对采集到的系统运行的指令集进行污点传播分析； 步骤2，把步骤1中污点传播分析的结果构建行为依赖图，得到依赖图数据集； 步骤3，对构建的行为依赖图数据集变换处理，构造正、负例样本，并与原数据集共同组成增强数据集； 步骤4，将步骤3构造的增强数据集进行标准化处理； 步骤5，构造映射函数，计算映射后的样本之间的相似度，分别投影到行、列空间进行实例和类别的对比学习； 步骤6，特征提取，图卷积神经网络特征提取器会对增强数据集中的每个样本进行遍历，调节神经网络的权重与偏置，使得神经网络更深层次的学习图数据的表示特征； 步骤7，构造损失函数，通过反向传播算法进行梯度计算，得到正、负例样本数据与原数据距离，使得正例样本与原数据之间无限接近，负例样本与原数据之间相互远离； 步骤8，反向传播训练，通过反向传播算法进行梯度计算，调节参数，最小化损失函数，优化模型； 步骤9，保存训练的最优模型对恶意代码进行检测识别； 所述步骤3具体为，通过对行为依赖图的特征空间进行增广处理，对行为依赖图的数据进行节点和边操作，行为依赖图是由节点和边构成的，通过自监督学习算法的对比学习，根据节点与边的属性自动构造子视图，在构图时对图数据删减节点和边、随机增加节点和边，得到新的子图数据，以此构造正例样本；对比学习中，在负例队列中任意选择大小数量的负例，负例数量越多，模型的训练效果越好，不同视图下得到的子图数据具有互补作用，因此从两个视图中获得的图数据对比学习，可以同时得到丰富的全局和局部信息编码，最后将得到的正、负例样本与原行为依赖图数据集共同组成增强数据集。

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