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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南泛聯(lián)新安信息科技有限公司申請的專利二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114968266B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210642061.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/53；該發(fā)明授權(quán)二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由許瓊方;吳瀟;楊智霖設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明具體公開了一種二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)，所述方法包括以下步驟：S1、利用反匯編工具將二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為匯編代碼，基于訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將匯編函數(shù)映射到高維空間的向量上；S2、基于局部敏感哈希算法將高維空間的向量轉(zhuǎn)化成哈希特征值，并進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化操作；S3、構(gòu)建權(quán)重分析函數(shù)并計算匯編函數(shù)的權(quán)重因子，以字典表文件的方式導(dǎo)出匯編函數(shù)特征值與權(quán)重因子對應(yīng)關(guān)系；S4、按照二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)的預(yù)設(shè)剪裁需求進(jìn)行剪裁過濾。本發(fā)明綜合匯編函數(shù)特征值的逆文檔頻率及其在不同版本和不同軟件中的分布情況計算出相應(yīng)的權(quán)重因子，通過控制篩選權(quán)重值的方式實現(xiàn)剪裁過濾，具有邏輯清晰和操作簡單的特點。

本發(fā)明授權(quán)二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)特征篩選方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1、利用反匯編工具將二進(jìn)制文件轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的匯編代碼，并基于預(yù)設(shè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將所述匯編代碼對應(yīng)的匯編函數(shù)映射到高維空間的向量上； S2、基于局部敏感哈希算法將高維空間的向量轉(zhuǎn)化成哈希特征值，并進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化操作； S3、基于匯編函數(shù)的逆文檔頻率以及其在不同版本和不同軟件中的分布情況構(gòu)建權(quán)重分析函數(shù)，根據(jù)所述權(quán)重分析函數(shù)計算匯編函數(shù)的權(quán)重因子，并以字典表文件的方式導(dǎo)出匯編函數(shù)特征值與權(quán)重因子對應(yīng)關(guān)系； S4、基于匯編函數(shù)及其對應(yīng)的權(quán)重因子，按照二進(jìn)制可執(zhí)行文件函數(shù)的預(yù)設(shè)剪裁需求進(jìn)行剪裁過濾； 所述步驟S1的具體實現(xiàn)方式為： S11、利用IDA反匯編工具將輸入的二進(jìn)制文件代碼片段轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的匯編代碼； S12、使用預(yù)設(shè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將所述匯編代碼對應(yīng)的匯編函數(shù)映射成一條128維的向量。

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