一种基于增强语义API序列特征的动态恶意软件检测方法

本发明公开了一种基于增强语义API序列特征的动态恶意软件检测方法，包括以下步骤：（1）将可执行文件上传到沙盒中获取包含API序列及其参数的动态行为报告（2）采用鲁棒优化的BERT预训练模型RoBERTa获取上下文语义信息；（3）通过变分自编码器对API调用频率进行采样和编码，以获取全局API调用特征的通用表示，从而捕捉系统中API调用的行为模式；（4）基于门控机制的多模态权重控制模块调节各模态特征权重，使语义特征和全局特征间进行交互，生成语义增强的API序列特征；（5）采用多头注意力机制构建基于增强语义API序列特征的检测模型；本发明提高了对新型和变种恶意软件检测的泛化能力。

《一种基于增强语义API序列特征的动态恶意软件检测方法》是一发明专利，专利号为 2024111400938，当前法律状态为已下证，由南京信息工程大学提出申请，发明人为陈治国;周雷，申请日期为2024-08-20，公开（公告）日期为2024-11-29，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/56 (2013.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于增强语义API序列特征的动态恶意软件检测方法，包括以下步骤：（1）将可执行文件上传到沙盒中获取包含API序列及其参数的动态行为报告（2）采用鲁棒优化的BERT预训练模型RoBERTa获取上下文语义信息；（3）通过变分自编码器对API调用频率进行采样和编码，以获取全局API调用特征的通用表示，从而捕捉系统中API调用的行为模式；（4）基于门控机制的多模态权重控制模块调节各模态特征权重，使语义特征和全局特征间进行交互，生成语义增强的API序列特征；（5）采用多头注意力机制构建基于增强语义API序列特征的检测模型；本发明提高了对新型和变种恶意软件检测的泛化能力。

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