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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测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：CN116800480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310655708.X，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测方法是由刘瑶;白晓羽;周乐;周庭浩;刘潞;刘峤;蓝天设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测方法。先将网络流量数据集按照五元组划分得到流，并保留每个流的前N个包的原始字节信息；在流中提取字节作为流级别特征，再在每个包中提取字节作为包级别特征；再使用MAML作为多层次的卷积神经网络CNN的学习方法，提取得到流级别的空间特征和包级别的空间特征，并将流级别的空间特征和包级别的空间特征进行特征融合；将融合后的特征以及对应的恶意软件或良性软件的标签输入CNN的全连接层完成软件分类任务的学习，最后将训练完成的CNN用于恶意软件检测。本发明的特征提取结合了流级别空间特征和包级别空间特征的融合特征提取，使得特征表达在网络层次上更为丰富，得到最佳的检测效果。

本发明授权一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的多层次特征融合恶意软件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在数据收集阶段获取恶意软件和良性软件网络流量数据集； 将网络流量数据集按照源IP、源端口、目的IP、目的端口和传输层协议这五元组划分得到流，并保留每个流的前N个包的原始字节信息；在流中提取原始信息前M1个字节作为流级别特征，再在N个包中的每个包中提取前M2个字节作为包级别特征，将流级别特征和包级别特征分别转化为灰度图像； 使用MAML作为多层次的卷积神经网络CNN的学习方法，将流级别特征灰度图像和包级别特征灰度图像输入CNN，由CNN的特征提取部分分别提取得到流级别的空间特征和包级别的空间特征，并将流级别的空间特征和包级别的空间特征进行特征融合； 将融合后的特征以及对应的恶意软件或良性软件的标签输入CNN的全连接层完成恶意软件和良性软件分类任务的学习，最后将训练完成的CNN用于恶意软件检测。

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