中国科学院软件研究所王时予获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院软件研究所申请的专利基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116226852B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310136086.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置是由王时予;凌祥;吴敬征;罗天悦;芮志清;杨牧天;李志远;武延军设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置，针对待检测的二进制应用程序，提取二进制序列并生成灰度图、接口调用序列、函数调用图和函数控制流图，对应三种模态；进而提取图像特征、调用序列特征、全局图特征；再组成特征集，输入到异类选择网络，输出各模态被攻击概率的向量；使用鲁棒融合网络将各特征和异类选择网络输出的向量进行融合，输出融合结果；再使用多模态信息融合网络将异类选择网络的输出向量与鲁棒融合网络输出的结果进行融合，输出预测向量，通过降维并归一化，得到恶意软件的预测值。本发明能够对抗针对恶意软件检测的单一模态攻击，基于多模态融合，可以有效地提高决策总体结果的准确率。
本发明授权基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合的移动平台恶意软件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1针对待检测的二进制应用程序，提取其二进制序列并生成灰度图，提取其接口调用序列，以及提取其函数调用关系并生成函数调用图和函数控制流图，这三种提取结果依次对应灰度图模态、接口调用序列模态和图结构模态； 2针对灰度图提取图像特征，针对接口调用序列提取调用序列特征，针对函数调用图和函数控制流图提取全局图特征； 3由图像特征、调用序列特征和全局图特征组成特征集，将该特征集输入到异类选择网络，输出各模态被攻击概率的向量； 4构建基于融合网络的鲁棒融合网络，使用融合网络将所述图像特征、调用序列特征、全局图特征和异类选择网络输出的向量进行融合，输出融合结果；再使用多模态信息融合网络将异类选择网络输出的向量与鲁棒融合网络输出的结果进行融合，输出预测向量； 5将预测向量进行降维并归一化，得到恶意软件的预测值。
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