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龙图腾网获悉深圳开源互联网安全技术有限公司申请的专利一种恶意软件分类方法、装置、设备及可读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：CN116167049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310084111.4，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种恶意软件分类方法、装置、设备及可读存储介质是由万振华设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶意软件分类方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种恶意软件分类方法、装置、设备及可读存储介质，在训练集上基于所有恶意软件类别分别提取候选词；对所有候选词进行特征权重的计算，并根据特征权重选取特征词库；通过特征词库对所有ASM文件进行特征提取，获取ASM文件的特征图；通过训练后的卷积神经网络对特征图进行分类。通过本申请方案的实施，通过计算恶意软件候选词的特征权重，根据特征权重对恶意软件的ASM文件进行特征提取，最终通过卷积神经网络完成对恶意软件的分类，在提高特征提取的准确性的同时，完成对恶意软件的高效分类工作。

本发明授权一种恶意软件分类方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种恶意软件分类方法，其特征在于，包括： 从数据集中提取已标记的数据样本；其中，所述数据集为big2015数据集； 将所述已标记的数据样本按照恶意软件类别随机划分为训练集和测试集； 在训练集上基于所有恶意软件类别分别提取候选词； 计算所有所述候选词的特征权重，并根据所述特征权重选取特征词库； 通过所述特征词库对所有ASM文件进行特征提取，获取所述ASM文件的特征图； 通过训练后的卷积神经网络对所述特征图进行分类； 所述计算所有所述候选词的特征权重的步骤，包括： 在训练集上统计每个所述恶意软件类别中1-gram候选词；其中，所述1-gram是N-gram中当滑动窗口N为1的情况，所述N-gram是自然语言处理中对词汇连续语音识别的一种语言模型； 针对一个候选词a进行分析，计算所述候选词a在所述数据集中出现的概率PA，计算公式表示为： 其中，所述Na为所述候选词a在所述数据集中出现的次数，所述ND为所述数据集的样本数量； 计算所述候选词a在一个类别C中出现的概率PB，计算公式表示为： 其中，Ca为a在所述类别C中出现的次数，NC为所述类别C的样本数； 基于所述PA以及所述PB计算所述候选词a的特征权重，计算公式表示为： 其中，所述Weighta为所述候选词a的特征权重。

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