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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;南京南瑞信息通信科技有限公司申请的专利一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法及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：CN119989347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510068951.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法及系统是由孟勐;王钧天;周金磊;王丹妮;张文杰;于海;吕军;滕子贻;刘育博;胡非;张靖欣;俞皓;姜训;姜帆;胡尔同;贾雪;马腾鹏设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法及系统，属于恶意代码分类检测技术领域。具体方法包括：采集包含恶意代码样本的二进制文件，将其转换为图像；对图像进行预处理，得到预处理后的恶意代码图像数据；构建基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型；将预处理后的恶意代码图像数据输入所述模型训练，得到训练好的基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型；将实际恶意代码数据输入所述训练好的模型，输出恶意代码的类别预测结果，实现基于改进MobileViT的恶意代码分类检测。本发明在降低计算资源需求的同时，能够保持较高的检测精度，适合资源受限环境中的实时恶意代码检测需求。

本发明授权一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进MobileViT的恶意代码分类检测方法，其特征在于，包括： 采集包含恶意代码样本的二进制文件，将其转换为图像； 对图像进行预处理，得到预处理后的恶意代码图像数据； 引入MobileNetV2模型结合ECA模型进行特征提取，再将深度卷积和通道混洗结合注意力机制进行深层特征提取，构建基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型包括：步长为2的3×3卷积层、MobileNetV2模型结合ECA模型构建的MV2-ECA模型、深度卷积和通道混洗结合注意力机制构建的MobileViT-DW模型、全局平均池化层和分类器； 基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型，具体运行过程包括： 将恶意代码图像数据输入基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型中的步长为2的3×3卷积层进行初步特征提取并下采样，再输入MobileNetV2模型进行局部特征提取，得到第一阶段特征图； 将MobileNetV2模型进行下采样，在MobileNetV2模型基础上结合ECA模型构建MV2-ECA模型，将第一阶段特征图依次输入下采样后的MobileNetV2模型和MV2-ECA模型进行特征提取，得到第二阶段特征图； 将MV2-ECA模型进行下采样，深度卷积和通道混洗结合注意力机制构建MobileViT-DW模型，将第二阶段特征图依次输入下采样后的MV2-ECA模型和MobileViT-DW模型特征提取，得到第三阶段特征图； 重复将第三阶段特征图依次输入下采样后的MV2-ECA模型和MobileViT-DW模型特征提取，得到第四阶段特征图； 重复将第四阶段特征图依次输入下采样后的MV2-ECA模型和MobileViT-DW模型特征提取，得到第五阶段特征图； 将第五阶段特征图输入分类层进行特征分类，得到基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型的分类结果； 将预处理后的恶意代码图像数据输入基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型训练，得到训练好的基于改进MobileViT的恶意代码分类检测模型； 将实际恶意代码数据输入所述训练好的模型，输出恶意代码的类别预测结果，实现基于改进MobileViT的恶意代码分类检测。

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国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;南京南瑞信息通信科技有限公司，其通讯地址为：110801 辽宁省沈阳市和平区宁波路18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”。