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龙图腾网获悉北京麟卓信息科技有限公司申请的专利一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测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：CN121187814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511734672.X，技术领域涉及：G06F9/52；该发明授权一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测方法是由温研;谷天阳;刘东设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测方法，构建包含静态特征、时序行为特征及语义特征的进程第一特征矩阵，通过注意力机制语言识别模型动态调整特征权重计算得到进程语言类型及置信度，根据语言类型差异化采集锁状态形成锁状态矩阵，基于此构建全局资源图，通过死锁检测模型处理节点特征与时序信息得到死锁检测结果，达标则触发告警，最后以死锁环、系统负载及进程优先级为状态空间，解除操作为动作，死锁解除效果综合计算为奖励函数，通过强化学习模型生成差异化处理策略，执行低风险动作解除死锁，有效提高了混合语言进程识别和死锁检测的精度，以及差异化处理的效率。

本发明授权一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态智能识别的鸿蒙平台跨进程死锁检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1、进程加载的动态库为第一数组，由可执行文件的魔法数、第一数组中ArkTS专属库数、C标准库及专属库总数、有无HAP签名、有无ELF标识及动态库名称构成静态特征向量；运行时ArkTS的GC、UI线程行为及C的系统调用、锁操作构成时序的行为特征向量，统计内存字符串中语言关键字的出现次数并计算权重后构建语义特征向量；顺序拼接静态特征向量、行为特征向量和语义特征向量形成第一特征矩阵； 步骤2、将第一特征矩阵输入基于注意力机制构建的语言识别模型，得到进程的语言类型及置信度；对于ArkTS语言基于运行时反射机制获取第一锁状态向量，对于C语言基于eBPF动态追踪机制获取第二锁状态向量；由进程PID、第一锁状态向量及第二锁状态向量构成锁状态矩阵； 步骤3、获取所有进程的锁状态矩阵构建全局资源图，采用构建的死锁检测模型预测全局资源图中节点的死锁概率，得到死锁检测结果，当死锁概率及死锁环持续时间均大于阈值时执行步骤4，否则持续更新全局资源图； 步骤4、以死锁环、系统负载及进程优先级为状态，以ArkTS解除操作、C解除操作及通用解除操作为动作，以死锁解除效果、系统影响及语言适配性的计算结果为奖励，基于强化学习建立处理策略生成模型；将死锁检测结果中的状态输入处理策略生成模型得到动作，执行动作解除进程死锁。

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