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龙图腾网获悉湖南大学;湘潭大学申请的专利一种恶意软件检测器的训练方法及其装置、计算机设备、存储介质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：CN116011517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310018113.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种恶意软件检测器的训练方法及其装置、计算机设备、存储介质是由杨宇钢;杨高波;李澄清设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意软件检测器的训练方法及其装置、计算机设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种恶意软件检测器的训练方法及其装置、计算机设备、存储介质。所述方法包括：获取包括多个恶意应用程序对应的第一特征向量、及与多个良性应用程序的对应的第二特征向量的训练数据集；利用训练数据集对神经网络模型的主干网络进行迭代训练，得到完成初级训练的神经网络模型；将神经网络模型构建为包括N‑2个辅助网络的待训练的第二神经网络模型，并利用训练数据集对第二神经网络模型的辅助网络进行迭代训练，得到完成二级训练的神经网络模型；利用对抗训练数据对完成二级训练的神经网络模型进行迭代训练，得到恶意软件检测器。本发明提供的训练方法在进行对抗训练时考虑了主干网络的中间层的潜在的对抗性弱点，具有更好的防御能力。

本发明授权一种恶意软件检测器的训练方法及其装置、计算机设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种恶意软件检测器的训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取训练数据集，所述训练数据集包括与多个恶意应用程序一一对应的多个第一特征向量、以及与多个良性应用程序一一对应的多个第二特征向量； 获取待训练的第一神经网络模型，并利用所述训练数据集对所述待训练的第一神经网络模型的主干网络进行一级迭代训练，得到完成初级训练的神经网络模型，所述主干网络总层数为N层，N为大于2的正整数； 将完成初级训练的神经网络模型构建为包括N-2个辅助网络的待训练的第二神经网络模型，并利用所述训练数据集对所述待训练的第二神经网络模型的辅助网络进行二级迭代训练，得到完成二级训练的神经网络模型；其中，所述主干网络的第1层至第N-2层分别对应设置有一个所述辅助网络，所述主干网络的第1层至第N-2层的输出端分别与N-2个所述辅助网络的输入端连接； 利用对抗训练数据对完成二级训练的神经网络模型进行三级迭代训练，得到所述恶意软件检测器，所述对抗训练数据由所述训练数据集中的预设数量个目标第一特征向量和预设数量个目标第二特征向量、以及与每个所述目标第一特征向量一一对应的对抗特征向量组成，所述目标第一特征向量为所述训练数据集中的任一一个第一特征向量，所述目标第二特征向量为所述训练数据集中的任一一个第二特征向量，其中， 所述三级迭代训练的任意一次迭代更新包括：获取预设数量个目标第一特征向量和预设数量个目标第二特征向量，根据上一次迭代更新后的神经网络模型获取每个所述目标第一特征向量的对抗特征向量，根据获取的全部目标第一特征向量、目标第二特征向量和对抗特征向量对所述上一次迭代更新后的神经网络模型的主干网络参数进行更新，以得到当前次迭代更新后的神经网络模型，若未满足第一迭代结束条件，则对所述当前次迭代更新后的神经网络模型进行下一次迭代更新。

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