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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码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：CN119357956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411279496.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码检测方法是由田卫新;何源设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码检测方法，包括：数据预处理，对待检测的代码文件进行静态分析和动态分析，提取基础特征；将基础特征转化为基因片段，并映射为基因表达，构建代码的基因序列；利用改进的Siamese网络，将提取的基因序列与已知恶意代码基因库进行相似度比对，得到相似度计算结果；根据相似度计算结果，判断代码文件是否包含恶意基因特征，若检测出的恶意代码则进一步确定其所属的恶意代码家族；根据检测结果，更新和优化恶意代码基因库，使恶意代码基因库覆盖最新的恶意代码样本和变种特征。本发明通过对恶意代码基因特征与AI模型的结合，显著提升了恶意代码检测任务的效果。

本发明授权基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码检测方法在权利要求书中公布了：1.基于软件基因和改进Siamese网络的恶意代码检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据预处理，对待检测的代码文件进行静态分析和动态分析，提取基础特征； 步骤2：将步骤1获得的基础特征转化为基因片段，并映射为基因表达，构建代码的基因序列； 步骤3：利用改进的Siamese网络，将步骤2中提取的基因序列与已知恶意代码基因库进行相似度比对，得到相似度计算结果； 步骤3.1：将待检测样本的基因特征向量与恶意代码基因库中的所有基因特征进行比对；利用改进的Siamese网络计算得到样本与恶意代码基因库中各基因特征的相似度； 步骤3.2：结合统计分析和改进的Siamese网络的输出的相似度分数，根据恶意代码基因库中基因特征的相似度分布，动态设定相似度阈值，相似度阈值的计算式为： ； 式中，为相似度阈值，和分别表示恶意代码基因库中相似度分数的均值和标准差；、均为调节系数，用于控制标准差和特征偏差对阈值的影响；表示第i个特征的权重，表示改进的Siamese网络输出的特征值，表示该特征的期望值；n表示特征的数量； 步骤3.3：筛选出相似度较高的基因特征；根据设定的相似度阈值，将改进的Siamese网络输出的相似度分数超过该阈值的基因特征筛选出来，判断认为这些基因特征与待检测样本具有较高的相似性； 步骤3.4：评估基因特征之间的关系，对步骤3.3筛选出的相似基因特征进一步分析，采用自适应加权算法动态调整不同特征的权重，确保在评估过程中各个特征的影响权重合理分配，最终得出准确的相似度检测结果； 步骤4：根据相似度计算结果，判断代码文件是否包含恶意基因特征，若存在，则进一步确定其所属的恶意代码家族，并输出检测和分类结果。

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