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龙图腾网恭喜北京六方云信息技术有限公司;北京六方云科技有限公司申请的专利基于深度学习的恶意代码检测方法、设备与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：CN114357443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202111519261.0，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于深度学习的恶意代码检测方法、设备与存储介质是由于金龙;卯路宁;王智民;王高杰设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的恶意代码检测方法、设备与存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的恶意代码检测方法、设备与存储介质，属于信息安全技术领域。本发明通过获取待检测代码，并将待检测代码输入预处理模块进行数据处理，得到数据处理后的特征数据，然后将特征数据输入预构建的检测模型，由所述检测模型输出恶意代码判断结果。实现了通过检测模型对待检测代码进行检测，并自动生成恶意代码检测结果，提高了恶意代码检测的准确率。

本发明授权基于深度学习的恶意代码检测方法、设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的恶意代码检测方法，其特征在于，所述基于深度学习的恶意代码检测方法包括以下步骤：获取待检测代码，对所述待检测代码进行预处理，得到数据处理后的待检测数据；将所述待检测数据输入预构建的检测模型，由所述检测模型输出恶意代码判断结果，所述检测模型是基于词元级词向量表示和字符级独热编码构建得到的；所述将所述待检测数据输入预构建的检测模型，由所述检测模型输出恶意代码判断结果，所述检测模型是基于词元级词向量表示和字符级独热编码构建得到的步骤之前，所述方法还包括：获取有标签数据集和无标签数据集，并将所述有标签数据集划分为有标签训练集和有标签测试集；划分所述无标签数据集和所述有标签训练集中的样本代码，得到对应的样本词元，将所述样本词元输入预训练模型，得到样本词元的词向量表示数据集；将所述词向量表示数据集作为第一层深度学习模型的参数；划分所述有标签训练集，得到所述有标签训练集对应的训练词元；并将所述训练词元输入所述深度学习模型，得到所述训练词元的第一词向量表示；对所述有标签训练集中的字符进行独热编码转换，得到第一独热编码数据集；将所述第一词向量表示和所述第一独热编码数据集输入深度学习模型进行监督训练，并通过所述有标签测试集计算准确率，构建得到检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京六方云信息技术有限公司;北京六方云科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区上地信息路12号1幢2层C202室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。