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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于Hash函数和FPN-Transformer的恶意代码分类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：CN119128882B 。

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：202411137909.1，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于Hash函数和FPN-Transformer的恶意代码分类方法是由田卫新;何源设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Hash函数和FPN-Transformer的恶意代码分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于Hash函数和FPN‑Transformer恶意代码分类方法，使用哈希函数对待分类的代码文件数据进行压缩处理，降低特征数据的维度并减少噪声；将特征金字塔网络FPN和Transformer模型相结合，构建FPN‑Transformer模型，为多层回归特征提取模型提供多层次和多视角的特征数据；利用多层回归特征提取模型对FPN‑Transformer模型提取的不同层次的特征进行综合和融合，根据融合结果输出最终的代码分类结果。本发明通过对数据特征的有效压缩与高效提取，显著提高了恶意代码分类任务的性能和实用性；通过自相关矩阵分类器进行特征融合与分类，优化了模型在实际应用中的准确性和泛化能力。

本发明授权基于Hash函数和FPN-Transformer的恶意代码分类方法在权利要求书中公布了：1.基于Hash函数和FPN-Transformer的恶意代码分类方法，其特征在于，使用哈希函数对待分类的代码文件数据进行压缩处理，降低特征数据的维度并减少噪声；将特征金字塔网络FPN和Transformer模型相结合，构建FPN-Transformer模型，为多层回归特征提取模型提供多层次和多视角的特征数据；利用多层回归特征提取模型对FPN-Transformer模型提取的不同层次的特征进行综合和融合，根据融合结果输出最终的代码分类结果； 所述恶意代码分类方法包括以下步骤： 步骤1：数据预处理，利用自然语言处理模型从待分类的代码文件的代码中提取初步的特征数据，捕获代码的语义和结构信息； 步骤2：对步骤1中获得的特征数据进行哈希随机压缩处理，降低特征数据的维度并减少噪声； 步骤2.1：使用哈希函数将预处理后的特征值映射到哈希函数空间； 步骤2.2：根据预设的阈值筛选得到重要特征，减少无关特征的影响； 步骤3：使用FPN-Transformer模型对压缩后的特征数据进行深层次分析和特征提取； 步骤3.1：将输入样本特征数据转换为嵌入向量； 步骤3.2：对嵌入向量进行不同大小的平均池化操作，生成多组特征映射数据； 步骤3.3：将步骤3.2得到的多组特征映射数据在特征维度上拼接在一起，形成一个特征补丁； 步骤3.4：将步骤3.3得到的特征补丁输入编码器进行处理； 步骤3.4.1：利用多头注意力机制单元计算输入特征之间的相关性，生成注意力权重矩阵； 步骤3.4.2：利用前馈神经网络会对多头注意力机制单元输出的特征进行非线性变换； 步骤3.4.3：对前馈神经网络输出的特征数据进行归一化处理； 步骤3.5：将编码器输出的特征数据输入解码器进行处理，解码器的数据处理过程与步骤3.4相同，得到多层次和多视角的特征数据； 步骤4：将步骤3中得到的特征数据通过多层回归特征提取模型进行进一步的融合和分类处理； 步骤5：根据多层回归特征提取模型的输出结果，判断代码文件中是否存在恶意代码，并针对恶意代码得到其所属的恶意代码家族。

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