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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州海康威視數(shù)字技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119337371B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411889667.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/55；該發(fā)明授權(quán)基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法及設(shè)備是由王濱;閆皓楠;何承潤(rùn);王星;林克章;萬里設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法及設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法及設(shè)備。在一個(gè)示例中，該方法包括：對(duì)待檢測(cè)樣本文件進(jìn)行可視化處理，以及，對(duì)待檢測(cè)樣本文件進(jìn)行靜態(tài)特征提取，并對(duì)待檢測(cè)樣本RGB圖像與待檢測(cè)樣本靜態(tài)特征信息進(jìn)行融合，進(jìn)而，將特征融合后的待檢測(cè)樣本RGB圖像輸入訓(xùn)練好的自動(dòng)編碼器，并依據(jù)待檢測(cè)樣本的深層特征信息，利用訓(xùn)練好的分類器，確定待檢測(cè)樣本文件的分類結(jié)果。該方法可以提高惡意樣本文件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深層特征刻畫的惡意樣本攻擊行為分析方法，其特征在于，包括：對(duì)待檢測(cè)樣本文件進(jìn)行可視化處理，得到所述待檢測(cè)樣本文件對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)樣本RGB圖像；以及，對(duì)所述待檢測(cè)樣本文件進(jìn)行靜態(tài)特征提取，得到所述待檢測(cè)樣本文件對(duì)應(yīng)的待檢測(cè)樣本靜態(tài)特征信息；對(duì)所述待檢測(cè)樣本RGB圖像與所述待檢測(cè)樣本靜態(tài)特征信息進(jìn)行融合，得到特征融合后的待檢測(cè)樣本RGB圖像；將所述特征融合后的待檢測(cè)樣本RGB圖像輸入訓(xùn)練好的自動(dòng)編碼器，得到所述特征融合后的待檢測(cè)樣本的深層特征信息；依據(jù)所述待檢測(cè)樣本的深層特征信息，利用訓(xùn)練好的分類器，確定所述待檢測(cè)樣本文件的分類結(jié)果；其中，所述訓(xùn)練好的分類器采用元學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到；其中，所述對(duì)所述待檢測(cè)樣本RGB圖像與所述待檢測(cè)樣本靜態(tài)特征信息進(jìn)行融合，得到特征融合后的RGB圖像，包括：將所述待檢測(cè)樣本靜態(tài)特征信息編碼為二進(jìn)制序列；將所述二進(jìn)制序列按順序依次替換所述待檢測(cè)樣本RGB圖像的每個(gè)通道像素值的最低有效位，得到特征融合后的待檢測(cè)樣本RGB圖像；所述自動(dòng)編碼器及所述分類器通過以下方式進(jìn)行訓(xùn)練得到：利用對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式對(duì)自動(dòng)編碼器進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)訓(xùn)練的自動(dòng)編碼器；利用元學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法對(duì)級(jí)聯(lián)的所述預(yù)訓(xùn)練的自動(dòng)編碼器及所述分類器進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的自動(dòng)編碼器及訓(xùn)練好的分類器；其中，元學(xué)習(xí)內(nèi)循環(huán)訓(xùn)練階段，固定所述預(yù)訓(xùn)練的自動(dòng)編碼器的參數(shù)。

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