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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120448932B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510956304.3，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法是由陳治國;趙攀;黃李麗;沈磊設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法，包括以下步驟：從惡意軟件的ASM文件中提取操作碼序列和靜態API調用序列作為原始輸入，對序列進行去重和長度截取預處理；通過改進的Res2Net模塊對操作碼序列進行多尺度行為特征提取，同時將靜態API調用序列解析為動作?對象?類別的三元組語義鏈，并映射為嵌入向量；將獲得的操作碼特征向量與API語義特征向量拼接為融合特征；對融合特征添加位置編碼后輸入多頭自注意力機制，通過注意力加權增強關鍵行為特征表示；將注意力輸出經池化降維后輸入全連接層，完成惡意軟件家族分類；本發明有效提升了分類準確率與泛化能力。

本發明授權一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的輕量化惡意軟件分類方法，其特征在于，包括以下步驟： （1）從惡意軟件的ASM文件中提取操作碼序列和靜態API調用序列作為原始輸入，對序列進行去重和長度截取預處理； （2）通過改進的Res2Net模塊對操作碼序列進行多尺度行為特征提取，同時將靜態API調用序列解析為動作-對象-類別的三元組語義鏈，并映射為嵌入向量；改進的Res2Net模塊具體如下：將操作碼嵌入向量分解為s個分組特征,,…,，；對除外的每個分組執行一維卷積操作，并與前一尺度輸出進行殘差融合，公式如下： ; 其中，是前一尺度的輸出特征；； 將多尺度輸出,,…,在通道維度拼接，經1*1卷積和批量歸一化后與原始輸入進行殘差連接，公式如下： ； 其中表示批量歸一化，是線性激活函數； 構建API語義鏈包括：將單個API調用解析為三元組向量，表示動作、對象及類別；設卷積核參數為及偏置項，構建包含所有三元組詞元的統一詞典，為每個詞元分配索引并映射至k維嵌入向量；對每個API調用的三元組嵌入向量，執行步長為3的一維卷積，融合動作、對象和類別語義，公式如下： ； 其中，為sigmoid激活函數，為最終的API語義特征表示； （3）將獲得的操作碼特征向量與API語義特征向量拼接為融合特征； （4）對融合特征添加位置編碼后輸入多頭自注意力機制，通過注意力加權增強關鍵行為特征表示； （5）將注意力輸出經池化降維后輸入全連接層，完成惡意軟件家族分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。