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龙图腾网获悉麒麟软件有限公司申请的专利一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的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：CN114077479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202111300132.2，技术领域涉及：G06F9/455；该发明授权一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的方法是由陈博翰;丁紫薇;马桂才;杨诏钧;魏立峰;韩光;姬一文设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的方法，包括如下步骤：步骤S1、获取内存转储文件；步骤S2、虚拟机自省提取信息；步骤S3、模型训练；步骤S4、恶意代码检测。能够避免恶意代码对客户机中的代理进行攻击，使其失效甚至绕过检测软件，提高检测效率和检测精度，并且针对不同类型的操作系统，不需要进行重新适配。

本发明授权一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种对云平台中客户虚拟机进行恶意代码检测的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、获取内存转储文件，在云平台中创建并启动客户虚拟机，利用虚拟化平台的内存转储功能获取客户虚拟机的内存转储文件； 步骤S2、虚拟机自省提取信息，对内存转储文件进行分析，通过虚拟机自省技术获取客户虚拟机的多种运行状态特征； 步骤S3、模型训练，使用BERT模型对多种运行状态特征依次进行训练，得到训练好的BERT模型和各类运行状态特征对应的模型分类精确度； 步骤S4、恶意代码检测，将检测到的运行状态特征依次输入训练好的BERT模型检测，获得各类运行状态特征的检测结果，根据各类运行状态特征对应的模型分类精确度分配每个运行状态特征的检测结果的权重，将每个运行状态特征的检测结果分别乘以对应权重然后相加获得最终检测结果； 步骤S3包括： 步骤S301、对步骤S2中获取的运行状态特征进行整理打标作为BERT模型的输入数据集，并将输入数据集划分为训练集和验证集； 步骤S302、调整BERT模型的超参数结构为：隐藏层数L＝2，隐藏层大小H＝512，attentionheads的个数A＝8； 步骤S303、将输入数据集输入BERT模型进行预训练，完成maskLM和NSP两种预训练任务，然后再次使用相同的输入数据集对预训练后的模型进行再次训练，最终得到训练好的BERT分类模型和各类运行状态特征对应的模型分类精确度； 所述步骤S4包括： 筛选模型分类精确度最高的n个运行状态特征； 根据筛选后的运行状态特征的模型分类精确度计算各个运行状态特征的检测结果的权重，权重计算公式为: 其中，wi为第i个运行状态特征的权重，acci为第i个运行状态特征的模型分类精确度，为n个运行状态特征的模型分类精确度之和，n为大于零的整数； 对待测客户虚拟机进行恶意代码检测时，首先获取待测客户虚拟机的选中的n个运行状态特征，然后使用训练好的BERT模型对筛选后的运行状态特征进行分类检测，获得各类运行状态特征的检测结果，则最终检测结果计算公式为： 其中，R0为客户虚拟机中存在恶意代码的概率，wi为第i个特征的权重，Ri为待测客户虚拟机第i个特征的分类精确度，ri设为1代表第i个特征的检测结果为恶意。

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