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龍圖騰網(wǎng)獲悉中興通訊股份有限公司申請的專利一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(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：CN112395612B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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：201910755713.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/56；該發(fā)明授權(quán)一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由程強設(shè)計研發(fā)完成，并于2019-08-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域。惡意文件檢測方法包括：對獲取到的目標文件的API行為及API行為參數(shù)進行編碼，得到與目標文件對應(yīng)的目標編碼集；對目標編碼集進行向量化處理，得到目標行為向量；根據(jù)目標行為向量與黑白樣本集合中的樣本行為向量的距離，確定目標文件是否為惡意文件；在為是時，根據(jù)目標行為向量與黑白樣本集合中不同種類黑樣本所對應(yīng)的樣本行為向量的距離確定出目標文件的惡意類別。本申請公開了一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)保留了行為特征，提升了訓練輸入的豐富度，降低機器學習模型誤報率。

本發(fā)明授權(quán)一種惡意文件檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種惡意文件檢測方法，其特征在于，包括： 對API行為進行編碼，得到第一編碼集，其中，所述對API行為進行編碼，得到第一編碼集，包括： 對所述API行為進行十六進制編碼，得到預(yù)定編碼長度的所述第一編碼集； 對所述API行為參數(shù)進行編碼，得到第二編碼集，其中，所述對所述API行為參數(shù)進行編碼，得到第二編碼集，包括： 對所述API行為參數(shù)進行哈希編碼，得到所述第二編碼集； 其中，所述API行為參數(shù)為目錄路徑，所述對所述API行為參數(shù)進行編碼，得到第二編碼集，包括： 對所述API行為參數(shù)進行目錄分層； 對目錄分層后的所述API行為參數(shù)進行編碼，得到所述第二編碼集； 其中，當所述API行為參數(shù)的路徑長度超過預(yù)置長度時，將所述API行為參數(shù)的路徑長度調(diào)整為所述預(yù)置長度后進行目錄分層； 將所述第二編碼集中的編碼轉(zhuǎn)換為十六進制編碼，并將所述第一編碼集中的編碼與轉(zhuǎn)換后的所述第二編碼中的編碼一一對應(yīng)組合，得到目標編碼集； 對所述目標編碼集進行向量化處理，得到目標行為向量； 根據(jù)所述目標行為向量與黑白樣本集合中的樣本行為向量的距離，確定目標文件是否為惡意文件； 在為是時，根據(jù)所述目標行為向量與所述黑白樣本集合中不同種類黑樣本所對應(yīng)的樣本行為向量的距離確定出所述目標文件的惡意類別。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中興通訊股份有限公司，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園科技南路中興通訊大廈；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。