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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于多模态特征融合的Android恶意软件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：CN118395435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410362367.1，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于多模态特征融合的Android恶意软件检测方法是由朱洪亮;李翔宇;辛阳;姚良威设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征融合的Android恶意软件检测方法在说明书摘要公布了：本专利提出一种应用于移动设备安全领域，基于静态检测多模态特征对安卓恶意软件进行检测的方法。在实现恶意软件检测的同时，针对传统的检测方式往往依赖于单一模态特征，检测的全面性受到限制的问题提出改进。该方案的主要包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及最后的分类决策模块。具体涉及对原始APK文件进行反编译，随后提取可视化的图像特征，API序列语义特征以及敏感权限特征。通过特征融合策略将三种模态的特征整和在一起视为对原始APK文件的统一表示，并基于融合后的特征进行检测，识别当前应用是否为恶意软件。本专利可用于移动设备安全管理，网络安全监控以及合规风控等领域。

本发明授权一种基于多模态特征融合的Android恶意软件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征融合的Android恶意软件检测方法，其特征在于：通过融合多个模态的静态特征，充分利用各个模态之间特征的互补性，完成对Android恶意软件的检测，包括：Step1：基于多模态特征融合的方案对收集到的原始APK文件进行反编译，并将反编译后获取的文件内容保存；Step2：提取三种基本模态特征，包括APK的权限信息、增强语义的APK应用文件可视化图片信息，以及API抽象后的API调用图信息；Step3：将权限信息通过词频转换为64维的权限特征向量，并利用预训练的ViT模型从增强的可视化图片中提取768维的图像特征向量，同时使用BERT模型从抽象后的API序列中提取768维的语义特征向量；Step4：利用自动编码器技术分别将768维的图像特征向量和768维的API语义特征向量降维至与64维权限特征向量相同的维度；接着进行特征融合操作，将降维后的图片特征、API序列语义特征以及权限特征输入到三层特征融合网络中；在每一层融合过程中，采用残差连接的方式将基础特征重新输入，以保留原始信息并进一步增强特征表达能力；Step5：将融合后的特征向量作为输入，训练分类器；训练过程中分类器通过分析特征与对应标签之间的关系，学习如何区分不同的类别，训练完成后，在验证数据集上评估模型的准确性、召回率以及F1得分等指标，并根据这些指标对训练过程中的超参数进行微调，以取得更好的结果；Step6：在模型经过充分训练和验证后，将其应用于实际检测任务；对于新的数据实例，通过Step1至Step4的过程获取对应的融合特征向量，并利用Step5中训练好的模型生成最终的检测结果，判断数据实例为恶意或良性。

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