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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于API语义解析的恶意软件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：CN114996700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210425749.5，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于API语义解析的恶意软件检测方法是由吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于API语义解析的恶意软件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于API语义解析的恶意软件检测方法，包括基于API调用序列样本学习得到每个API的表征向量，将API名称分词为单词并计算得到每个单词的表征向量；基于API名称和单词集合构建以API和单词作为节点的API图谱，采用图卷积神经网络更新所有节点的表征向量；获取API调用序列样本，基于API图谱中各API节点的表征向量将API调用序列样本转化为表征向量序列样本，利用标注后的表征向量序列样本训练LSTM网络得到识别模型；对于待识别的实时API调用序列，利用API图谱转化为实时表征向量序列，将实时表征向量序列输入识别模型得到恶意软件检测结果。本发明有效提高对恶意软件的检测能力。

本发明授权一种基于API语义解析的恶意软件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于API语义解析的恶意软件检测方法，其特征在于，所述基于API语义解析的恶意软件检测方法，包括： 步骤1、基于API调用序列样本学习得到每个API的表征向量，将API名称分词为单词集合，计算得到单词集合中每个单词的表征向量；其中，所述将API名称分词为单词集合，包括：基于骆驼命名法对每个API名称进行分词；将分词得到的所有单词进行汇总去重得到单词集合； 步骤2、基于API名称和单词集合构建以API和单词作为节点的API图谱，采用图卷积神经网络更新API图谱中API节点和单词节点的表征向量；所述API图谱构建为图谱AG=V,E,A，其中V为节点集合，包含所有API和单词；E为边集合，包含所有API与单词的关联，包含在API名称中的单词与该API之间存在一条边；A为属性集合，API节点的属性为API的表征向量，单词节点的属性为单词的表征向量； 步骤3、获取API调用序列样本，基于API图谱中各API节点的表征向量将API调用序列样本转化为表征向量序列样本，利用标注后的表征向量序列样本训练LSTM网络得到识别模型； 步骤4、对于待识别的实时API调用序列，利用所述API图谱转化为实时表征向量序列，将实时表征向量序列输入所述识别模型得到恶意软件检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市下城区潮王路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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