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龙图腾网获悉安徽工业大学申请的专利一种零日恶意代码检测模型、方法及模型构建装置、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：CN119598459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411660641.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种零日恶意代码检测模型、方法及模型构建装置、方法是由袁志祥;丁瑞宝;任诗流;黄俊;张海明设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零日恶意代码检测模型、方法及模型构建装置、方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零日恶意代码检测模型、方法及模型构建装置、方法，属于恶意代码检测技术领域。本发明的模型构建方法，以TransXNet为基础模型，利用训练集对其进行训练优化即得到所述零日恶意代码检测模型，其中，利用扩散模型DDIM对可视化的恶意代码图像进行扩散操作，以生成新的恶意代码图像，将该新的恶意代码图像与原始恶意代码图像结合共同组成训练集数据。采用本发明的构建方法不仅提升了模型对零日恶意代码的检测准确率和鲁棒性，还改善了数据集不平衡的问题，从而为解决现有零日恶意代码检测存在的问题提供了有效的技术方案。

本发明授权一种零日恶意代码检测模型、方法及模型构建装置、方法在权利要求书中公布了：1.一种零日恶意代码检测模型构建方法，其特征在于，以TransXNet为基础模型，对其进行训练优化即得到所述零日恶意代码检测模型，该方法具体包括： 对恶意代码样本数据进行预处理，得到训练集数据；以及 利用训练集数据对TransXNet进行训练优化，即得到所述检测模型； 其中，所述对恶意代码样本数据进行预处理，包括：利用扩散模型DDIM将可视化的恶意代码图像进行扩散操作，以生成新的恶意代码图像，该新的恶意代码图像与原始恶意代码图像共同组成训练集数据； 所述TransXNet采用改进的TransXNet模型，其包括： 多尺度注意力模块EMA，用于通过多尺度卷积和金字塔池化对输入序列进行特征提取，并通过跨空间注意力机制进行特征融合； 动态位置编码模块DPE，用于动态生成输入序列的位置信息； 轻量级双动态令牌混合器D-Mixer，用于对经融合后的特征进行全局和局部动态信息提取；以及 多尺度前馈网络MS-FFN，用于进行进一步的跨通道和多尺度特征聚合，并将结果传递到输出层。

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安徽工业大学，其通讯地址为：243002 安徽省马鞍山市花山区湖东北路400号；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”。

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