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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法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：CN115344863B 。

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：202210996905.3，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法是由刘红;万鑫;朱宇;安旭斌;李暾;王蓉;卢星宇;肖云鹏设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络与信息安全技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法，该方法包括：构建恶意软件检测模型，采用不同元结构挖掘软件节点中不同实体中的隐藏信息；捕获节点之间基于高阶内容的相关性，使用注意力机制，对元路径进行语义融合；采用基于元结构相似度匹配的Sim2vec算法从未知软件节点和与之相似的已知软件节点嵌入进行增量聚合，提升检测速度；本发明考虑到不同恶意软件实体的多样性和语义关系复杂性所带来的检测精度不准得问题，采用异质信息网络构建模型，并利用高阶图神经网络挖掘恶意软件的高阶特征信息，再利用相似度算法进行匹配，能够有效的进行恶意软件的快速检测。

本发明授权一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的恶意软件快速检测方法，其特征在于，该方法包括：构建恶意软件检测模型；获取待检测软件的应用数据，将待检测软件的应用数据输入到恶意软件检测模型中，得到检测结果； 采用恶意软件检测模型对待检测软件的应用数据进行处理的过程包括： S1、采用不同的元路径和元图对输入的待检测软件的应用程序数据进行特征提取，根据提取的特征构建异质图网络；具体包括： S11、获取待检测软件的数据信息，该数据信息包括代码文件、配置文件以及签名信息；提取数据信息中的五类实体作为软件的关键特征，五类实体包括API、权限、组件、签名以及服务； S12、根据待检测软件的五类实体构建不同的元结构，获取各个元结构的邻接矩阵，对各个邻接矩阵进行点乘，得到异质图网络； S2、采用HG2vec算法对异质图网络中的软件实体节点的高阶领居节点进行消息聚合，得到待检测软件节点的高阶增强嵌入表示；具体包括： S21、采用单层神经网络构成的映射函数将不同元路径中高阶领居节点的隐藏信息投影到语义空间中，并采用聚合函数将所有投影到语义空间中的邻居信息进行聚合，得到节点嵌入； S22、采用GAT方法计算节点嵌入中各个节点之间的权重，并对计算出的权重进行Lipschitz归一化处理，得到权重系数； S23、根据权重系数和节点嵌入对各个节点嵌入中的相邻节点进行聚合，得到聚合后的节点级语义特征； S24：采用堆叠节点聚合方法对节点进行高阶属性增强，得到基于单个元结构的节点高阶嵌入表示； S3、采用自注意力机制对经过不同元结构的高阶增强嵌入表示进行语义融合，得到融合后节点的最终嵌入向量表示； S4、采用Sim2vec算法对待测软件节点的最终嵌入向量表示进行分类检测，得到待测软件的检测结果。

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