基于注意力机制的多模态特征融合的Android恶意软件检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及恶意软件检测技术领域，公开了一种基于注意力机制的多模态特征融合的Android恶意软件检测方法，该方法包括：提取目标软件的dex文件中的目标内容写入新文件并转化为RGB图像，输入深度卷积神经网络获得图片特征向量；提取目标软件的清单文件中的权限信息，利用自然语言处理模型对权限信息进行处理，获得文本特征向量；采用多头注意力机制，将图片特征向量与文本特征向量进行特征融合，获得特征融合向量并输入到全连接层对目标软件进行分类。本发明通过整合来自视觉和文本领域的信息，再加上多头注意力机制，对软件依赖性进行细致入微的理解，与现有方法相比，所提出的模型在准确性和鲁棒性方面都表现出了卓越的性能。

《基于注意力机制的多模态特征融合的Android恶意软件检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024106128197，当前法律状态为已下证，由云南大学提出申请，发明人为王炜;成熔基;高伟康;尧海涛，申请日期为2024-05-17，公开（公告）日期为2024-07-12，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：本发明涉及恶意软件检测技术领域，公开了一种基于注意力机制的多模态特征融合的Android恶意软件检测方法，该方法包括：提取目标软件的dex文件中的目标内容写入新文件并转化为RGB图像，输入深度卷积神经网络获得图片特征向量；提取目标软件的清单文件中的权限信息，利用自然语言处理模型对权限信息进行处理，获得文本特征向量；采用多头注意力机制，将图片特征向量与文本特征向量进行特征融合，获得特征融合向量并输入到全连接层对目标软件进行分类。本发明通过整合来自视觉和文本领域的信息，再加上多头注意力机制，对软件依赖性进行细致入微的理解，与现有方法相比，所提出的模型在准确性和鲁棒性方面都表现出了卓越的性能。

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