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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种APT恶意软件组织识别方法及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：CN120856469B 。

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：202511334106.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种APT恶意软件组织识别方法及系统是由田志宏;刘昊;曾志远;孙彦斌;刘园;苏申;鲁辉;仇晶;谭庆丰;邱日轩设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种APT恶意软件组织识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种APT恶意软件组织识别方法及系统，涉及网络安全技术领域。本发明提供的方法包括将待训练或者待测的APT恶意软件原始文件进行反汇编，得APT恶意软件的反汇编代码；分析反汇编代码，得反汇编代码指令行；记录各类反汇编代码指令行的数量，提取反汇编代码指令行中的特征信息并生成特征向量；将特征向量与恶意软件标签作为决策树模型的训练数据，对训练数据进行预处理；将预处理后的训练数据输入决策树模型进行训练，得训练好的决策树模型；将训练好的决策树模型用于对APT恶意软件进行识别。目的是提升对APT组织检测的效率。

本发明授权一种APT恶意软件组织识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种APT恶意软件组织识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待训练或者待测的APT恶意软件原始文件进行反汇编，得APT恶意软件的反汇编代码； 分析所述反汇编代码，得反汇编代码指令行； 记录各类所述反汇编代码指令行的数量，提取所述反汇编代码指令行中的特征信息并生成特征向量，包括：提取所述反汇编代码指令行中的特征信息，并记录指令总量，根据不同特征的数量来和指令总量的比值获取最终的特征向量；所述特征信息包括数学指令数量、逻辑指令数量、重复指令数量和系统调用信息出现的数量； 将所述特征向量与恶意软件标签作为决策树模型的训练数据，对所述训练数据进行预处理； 将所述预处理后的训练数据输入决策树模型进行训练，得训练好的决策树模型； 将所述训练好的决策树模型用于对APT恶意软件进行识别，包括：提取待分类的APT恶意软件的19维特征向量，其中，19维特征向量中的每个维度对应待分类的APT恶意软件的特征，所述特征包括文件特征、网络行为和进程活动；将待分类的APT恶意软件的19维特征向量输入至已训练好的决策树模型中，决策树基于决策规则对待分类的APT恶意软件进行逐层判断：已训练好的决策树模型基于待分类的APT恶意软件的特征沿着决策树的路径进行决策，每一层节点都会根据所述特征进行分裂判断，若所述特征符合判断条件，则沿着决策树的分支继续判断，直到到达叶子节点；基于叶子节点存储的对应APT组织标签，完成对APT恶意软件的组织识别。

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