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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动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：CN119150288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411606222.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法是由吕明琪;曾欢;朱添田;陈铁明;路晓明;袁喜;黄一鸣设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与网络安全技术，具体涉及一种基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法。本发明给定动态恶意软件检测模型，构建API序列样本集；采用机器学习算法训练得到代理恶意软件检测模型；构建生成器，通过对抗训练利用代理恶意软件检测模型得到训练好的生成器，利用训练好的生成器对恶意的软件样本的API特征向量进行特征空间对抗扰动，得到对抗扰动后的API特征向量；基于恶意的软件样本的API特征向量和对抗扰动后的API特征向量得到API差异向量；利用大模型生成函数代码片段，根据函数代码片段修改恶意的软件样本的源代码，得到最终的对抗扰动代码。本发明避免了人工编码的工作，极大提高了对抗攻击的效率。

本发明授权基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法，其特征在于，所述基于大模型的动态恶意软件检测模型黑盒对抗扰动方法，包括：给定动态恶意软件检测模型，基于动态恶意软件检测模型构建API序列样本集，将API序列样本集转化为训练样本集；采用机器学习算法基于训练样本集训练得到代理恶意软件检测模型；构建生成器，通过对抗训练利用代理恶意软件检测模型得到训练好的生成器，利用训练好的生成器对代理恶意软件检测模型检测为恶意的软件样本的API特征向量进行特征空间对抗扰动，得到对抗扰动后的API特征向量；基于恶意的软件样本的API特征向量和对抗扰动后的API特征向量得到API差异向量，其中包括需要增加调用的API和增加调用的次数；利用大模型根据每个需要增加调用的API和增加调用的次数生成函数代码片段，根据生成的函数代码片段修改恶意的软件样本的源代码，得到最终的对抗扰动代码；其中：所述利用大模型根据每个需要增加调用的API和增加调用的次数生成函数代码片段，根据生成的函数代码片段修改恶意的软件样本的源代码，得到最终的对抗扰动代码，包括：利用大模型根据预设的提示词模板对API差异向量中的一个需要增加调用的API生成第一提示词和第二提示词；利用大模型根据第一提示词生成调用所述需要增加调用的API的代码片段；根据增加调用的次数将所述代码片段封装成一个函数，得到函数代码片段；利用大模型根据第二提示词，对源代码与函数代码片段进行合并，并将源代码更新为合并后的代码；对每个需要增加调用的API进行代码生成、合并和更新，得到最终的对抗扰动代码。

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