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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司;福建福清核电有限公司申请的专利基于大语言模型的恶意软件检测方法及装置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：CN119783102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411961903.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于大语言模型的恶意软件检测方法及装置是由朱洪文;高汉军;陈伟;张登;潘文静;王辉华;冯蔚设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的恶意软件检测方法及装置在说明书摘要公布了：本公开属于核电技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的恶意软件检测方法及装置。本公开通过引入基于大型语言模型的API调用表示生成方法，显著提高了恶意软件检测的准确性和效率。通过使用大语言模型为每个API调用生成高质量的解释性文本，并将其作为API调用的表示，通过预训练的词嵌入模型直接使用这些表示，无需依赖传统API序列数据集进行训练，从而简化了模型训练过程。由于大语言模型的丰富知识库和强大的文本生成能力，生成的API表示具有更高的质量和泛化能力，能够有效应对数据漂移问题，保持较强的稳定性，提高了恶意软件检测的效率和性能。

本发明授权基于大语言模型的恶意软件检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的恶意软件检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，数据集构建与预处理：广泛收集在操作系统平台运行的正常应用程序样本和恶意软件样本，形成初始数据集，随后，对所述数据集进行清洗； 步骤2，数据集划分：将清洗后的数据集合理划分为训练样本集和验证样本集； 步骤3，API调用序列提取：在分析环境中执行数据集中的每个样本，捕获并记录该样本的API调用序列； 步骤4，序列预处理：对训练样本集和验证样本集中的API调用序列进行去重处理，以消除连续重复的调用模式，接着，对去重后的序列执行截断和填充操作； 步骤5，API字典构建：统计分析预处理后的训练样本集中的API调用序列，提取所有独特的API调用类型，据此构建API字典； 步骤6，文本向量化转换：构建提示模板，利用大型语言模型为API字典中的每个API生成解释性的文本描述，然后，采用预训练的词嵌入模型将所述文本描述转换为向量形式，建立各API与向量之间的映射关系表； 步骤7，模型训练与优化：依据所述映射关系表，将训练样本集中的API调用序列转换为向量表示，并输入至基于双向门控循环单元与卷积神经网络的混合神经网络中进行监督学习训练，并利用验证样本集对混合神经网络的参数进行优化，以获得最终的恶意软件检测模型； 步骤8，恶意软件检测：对待测样本执行API调用序列提取和处理后，根据API与向量转换表，将处理后的序列转换为向量表示，并输入至训练好的恶意软件检测模型，以预测待测样本是否为恶意软件。

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中核武汉核电运行技术股份有限公司;福建福清核电有限公司，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市东湖新技术开发区民族大道1021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”。

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