一种基于API语义解析的恶意软件检测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于API语义解析的恶意软件检测方法，包括基于API调用序列样本学习得到每个API的表征向量，将API名称分词为单词并计算得到每个单词的表征向量；基于API名称和单词集合构建以API和单词作为节点的API图谱，采用图卷积神经网络更新所有节点的表征向量；获取API调用序列样本，基于API图谱中各API节点的表征向量将API调用序列样本转化为表征向量序列样本，利用标注后的表征向量序列样本训练LSTM网络得到识别模型；对于待识别的实时API调用序列，利用API图谱转化为实时表征向量序列，将实时表征向量序列输入识别模型得到恶意软件检测结果。本发明有效提高对恶意软件的检测能力。

《一种基于API语义解析的恶意软件检测方法（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 2022104257495，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为吕明琪;何功勋;朱添田;陈铁明，申请日期为2022-04-21，公开（公告）日期为2026-01-30，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API语义解析的恶意软件检测方法，包括基于API调用序列样本学习得到每个API的表征向量，将API名称分词为单词并计算得到每个单词的表征向量；基于API名称和单词集合构建以API和单词作为节点的API图谱，采用图卷积神经网络更新所有节点的表征向量；获取API调用序列样本，基于API图谱中各API节点的表征向量将API调用序列样本转化为表征向量序列样本，利用标注后的表征向量序列样本训练LSTM网络得到识别模型；对于待识别的实时API调用序列，利用API图谱转化为实时表征向量序列，将实时表征向量序列输入识别模型得到恶意软件检测结果。本发明有效提高对恶意软件的检测能力。

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