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龙图腾网获悉腾讯云计算(北京)有限责任公司申请的专利家族变种恶意文件挖掘方法和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：CN112347477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：201910725993.1，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权家族变种恶意文件挖掘方法和装置是由魏向前;韩孟玲设计研发完成，并于2019-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本家族变种恶意文件挖掘方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种家族变种恶意文件挖掘方法和装置，所述方法包括：获取用于挖掘家族变种恶意文件的第一恶意文件；提取第一恶意文件的文件特征；通过局部敏感哈希算法，将第一恶意文件的文件特征，转换为局部敏感哈希值；在预设的包括有第二恶意文件的恶意文件类中，索引出类中心哈希值与第一恶意文件的局部敏感哈希值相似的目标恶意文件类；在目标恶意文件类中的各个第二恶意文件中，搜索出第一恶意文件的家族变种恶意文件。本申请提供的方案可以提升了家族变种恶意文件的挖掘效率。

本发明授权家族变种恶意文件挖掘方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种家族变种恶意文件挖掘方法，包括： 获取用于挖掘家族变种恶意文件的第一恶意文件； 提取所述第一恶意文件的文件特征；所述文件特征包括数值特征，所述数值特征是将所述第一恶意文件的文件属性中数值型属性中的数值整除得到的整数值，所述整数值小于所述数值型属性中的数值； 通过局部敏感哈希算法，将所述第一恶意文件的文件特征，转换为反映所述文件特征中各个局部的特征内容的局部敏感哈希值； 按照用于训练的恶意文件的局部敏感哈希值的前N位字符，将前N位字符相同的局部敏感哈希值分类为多个局部敏感哈希值集合；针对各个局部敏感哈希值集合，通过分布式的训练引擎训练索引模型，所述通过分布式的训练引擎训练索引模型包括：根据所述用于训练的恶意文件的局部敏感哈希值，将相似的第二恶意文件进行聚类，得到M2个恶意文件类及其作为索引的类中心哈希值，形成索引模型；其中，当所述第一恶意文件更新，或者所述第一恶意文件的局部敏感哈希值更新时，更新所述索引模型； 通过所述索引模型，分别计算所述第一恶意文件的局部敏感哈希值与预设的M2个恶意文件类中每个所述恶意文件类的类中心哈希值之间的第一哈希值距离；其中，所述第一恶意文件的局部敏感哈希值与所述恶意文件类的类中心哈希值均具有M1个字符位置，选取的目标字符位置的数量为N1，且M1≥N1；所述第一哈希值距离为差异字符位置的数量，当第一哈希值字符与第二哈希值字符存在差异时，所述目标字符位置为所述差异字符位置，其中，所述第一哈希值字符为所述第一恶意文件的局部敏感哈希值中所述目标字符位置上的哈希值字符，所述第二哈希值字符为所述恶意文件类的类中心哈希值中所述目标字符位置上的哈希值字符； 所述索引模型根据所述第一哈希值距离，确定类中心哈希值与所述第一恶意文件的局部敏感哈希值相似的恶意文件类，作为目标恶意文件类，其中，所述目标恶意文件类为M2个所述恶意文件类的升序排序中前N2个恶意文件类，且M2＞N2≥1，所述目标恶意文件类的类中心哈希值与所述第一恶意文件的局部敏感哈希值相似；对于任一个所述恶意文件类，该恶意文件类中的各个第二恶意文件的局部敏感哈希值均与该恶意文件类的类中心哈希值相似； 在所述目标恶意文件类中的各个第二恶意文件中，搜索出所述第一恶意文件的家族变种恶意文件；所述家族变种恶意文件的局部敏感哈希值与所述第一恶意文件的局部敏感哈希值相似。

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