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龙图腾网获悉帕洛阿尔托网络公司申请的专利一种基于无罪推定IUPG模型的恶意软件识别方法和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：CN115943613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202180050048.1，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于无罪推定IUPG模型的恶意软件识别方法和系统是由B·J·库特;O·斯塔罗夫;Y·周;W·R·休利特二世设计研发完成，并于2021-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无罪推定IUPG模型的恶意软件识别方法和系统在说明书摘要公布了：公开了用于提供无罪推定IUPG解决方案的技术，该解决方案用于构建和使用抗对手和抗假肯定的深度学习模型。在一些实施例中，系统、过程和或计算机程序产品包括存储包括用于样本的静态分析的一个或多个无罪推定IUPG模型的集合；执行与样本相关联的内容的静态分析，其中执行静态分析包括使用至少一个存储的IUPG模型；以及至少部分地基于对与该样本相关联的内容的静态分析来确定该样本是恶意的，并且响应于确定该样本是恶意的，基于安全策略来执行动作。

本发明授权一种基于无罪推定IUPG模型的恶意软件识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于基于无罪推定IUPG模型识别恶意软件的系统，包括： 处理器，被配置为： 在联网设备上存储包括用于样本的静态分析的一个或多个无罪推定IUPG模型的集合，其中所述IUPG模型是抗对手和抗假肯定的深度学习模型； 接收训练数据，所述训练数据训练用于基于静态分析对恶意内容和良性内容进行分类的IUPG模型； 从输入文件集提取令牌集，以生成字符编码和令牌编码； 生成IUPGCNN特征提取器； 执行IUPGCNN特征提取器与一个或多个其他基于CNN的特征提取器的整合，用于基于样本的静态分析来分类恶意内容和良性内容； 执行与样本相关联的内容的静态分析，其中执行内容的静态分析包括使用至少一个存储的IUPG模型和另一种类型的基于CNN的分类器，其中所述至少一个存储的IUPG模型是至少部分地基于与所述样本相关联的文件类型进行选择的，其中执行与所述样本相关联的内容的静态分析包括： 将所述至少一个存储的IUPG模型与所述另一种类型的基于CNN的分类器相结合以获得一个分类器； 使用所述分类器执行所述静态分析；和 至少部分地基于对与样本相关联的内容的静态分析来确定样本是恶意的，并且响应于确定样本是恶意的，基于安全策略来执行动作；以及 耦合到处理器并被配置为向处理器提供指令的存储器。

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帕洛阿尔托网络公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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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