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龙图腾网获悉广西大学申请的专利一种物联网恶意代码检测模型的更新方法和系统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：CN118827160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410807145.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种物联网恶意代码检测模型的更新方法和系统是由黄保华;庞飔;杨婵娟;任佳蓉设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网恶意代码检测模型的更新方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物联网恶意代码检测模型的更新方法，包括：边缘端从本地读取多个源文件，并将所有源文件批量转换为多张RGB图像，所有RGB图像构成图像集，边缘端将得到的图像集中的每张RGB图像输入预先训练好的第一检测模型，以得到该RGB图像对应的源文件的检测结果，并根据该检测结果判断该源文件中是否包含恶意代码。如果包含恶意代码，则将该源文件上传至云端的恶意代码数据中心进行数据更新。云端获取更新后的所有恶意代码样本，并使用该样本对预训练好的第二检测模型进行更新。本发明能够解决现有使用云计算方式将待检测文件上传至云端并等待反馈导致延迟而不够实时、边缘测模型不能及时更新、动态环境适应性差的问题。

本发明授权一种物联网恶意代码检测模型的更新方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网恶意代码检测模型的更新方法，应用在包括第一检测模型、云端恶意代码数据中心、以及第二检测模型的环境中，第一检测模型是轻量级的图卷积模型，第二检测模型是基于Convnextv2模型得到，具体是通过在其中的7×7卷积模块后添加多头注意力层，并在多头注意力层后添加通道压缩模块得到，其特征在于，所述更新方法包括以下步骤： （1）边缘端从本地读取多个源文件，并将所有源文件批量转换为多张RGB图像，所有RGB图像构成图像集； （2）边缘端将步骤（1）得到的图像集中的每张RGB图像输入预先训练好的第一检测模型，以得到该RGB图像对应的源文件的检测结果，并根据该检测结果判断该源文件中是否包含恶意代码，如果包含恶意代码则将该源文件上传至云端的恶意代码数据中心进行数据更新，并转入步骤（3），否则过程结束； （3）云端获取步骤（2）数据更新后的云端恶意代码数据中心所更新的恶意代码样本，并使用该恶意代码样本对预训练好的第二检测模型进行更新，从而得到更新后的第二检测模型；步骤（3）包括以下步骤： （3-1）获取步骤（2）数据更新后的云端恶意代码数据中心所更新的恶意代码样本； （3-2）对步骤（3-1）获取的所更新的恶意代码样本进行分析，以判断其攻击类型和攻击方式，以及其所属的恶意代码家族，是否与云端数据中心中对应的原有样本相似，如果是则转入步骤（3-3），否则转入步骤（3-4）； （3-3）使用基于微调的增量学习方法对第二检测模型进行训练，以得到更新后的第二检测模型； （3-4）使用基于正则化的增量学习方法对第二检测模型进行训练，以得到更新后的第二检测模型； （4）云端利用步骤（3）更新后的第二检测模型对边缘端的第一检测模型进行更新，以得到更新后的第一检测模型；步骤（4）包括以下子步骤： （4-1）判断步骤（3）所得到第二检测模型是否是使用基于微调的增量学习方法训练得到，如果是则转入步骤（4-2），否则转入步骤（4-3）； （4-2）对第一检测模型同时进行蒸馏和基于微调的增量学习，得到更新后的第一检测模型，然后转入步骤（4-4）； （4-3）对第一检测模型同时进行蒸馏和基于正则化的增量学习，以得到更新后的第一检测模型，然后转入步骤（4-4）； （4-4）对更新训练好的第一检测模型进行封装序列化处理，并将处理后得到的第一检测模型投入边缘端使用； （5）云端判断是否接收到来自客户的终止指令，如果是则过程结束，否则返回步骤（1）。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西大学，其通讯地址为：530004 广西壮族自治区南宁市大学东路100号广西大学计算机与电子信息学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。