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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练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：CN119961894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510438864.X，技术领域涉及：G06F21/14；该发明授权一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练方法是由黄海平;李子君;岳东;龙章伯;窦春霞;邓瑞龙;杨晰瑜;唐俊设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练方法，属于对抗训练技术领域，包括：提取控制流图并优化为局部功能块结构，生成节点的功能属性特征；基于图注意力机制聚合功能属性特征与拓扑关系，生成低维图嵌入；将低维图嵌入、操作码序列和应用编程接口调用序列输入大语言模型，学习良性样本的功能块调用概率分布，锁定异常节点对；基于强化学习代理，搜索包含调用转移、节点隐藏和语义无关指令注入的最优操作序列；根据最优操作序列调整控制流图，重构符合可执行文件格式约束的对抗性软件；通过动态评估攻击成功率和语义保留率，反馈优化强化学习代理，形成攻防动态博弈框架。该方法能够降提升恶意软件防御的可靠性与准确性。

本发明授权一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义概率重构的细粒度流混淆的对抗训练方法，其特征在于，包括： 利用静态分析工具解析可执行样本，提取控制流图并优化为局部功能块结构，生成节点的功能属性特征； 基于图注意力机制聚合功能属性特征与拓扑关系，生成低维图嵌入； 将低维图嵌入、操作码序列和应用编程接口调用序列输入大语言模型，学习良性样本的功能块调用概率分布，锁定异常节点对； 基于强化学习代理，以攻击成功率和语义保留率为目标，搜索包含调用转移、节点隐藏和语义无关指令注入的最优操作序列； 根据最优操作序列调整控制流图，重构符合可执行文件格式约束的对抗性软件； 通过动态评估攻击成功率和语义保留率，反馈优化强化学习代理，形成攻防动态博弈框架； 生成节点的功能属性特征包括： 提取功能块的操作码序列并统计频率生成数值化操作码特征向量； 解析应用编程接口调用序列并通过预训练语言模型生成语义级应用编程接口特征向量； 将操作码特征向量和应用编程接口特征向量拼接形成节点的功能属性特征； 调用转移包括：在调用异常节点的父节点指令中插入跳转指令指向高概率节点，并在高概率节点尾部添加跳转至被隐藏节点子地址的指令，确保控制流逻辑连贯。

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