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龙图腾网获悉中南大学;金川集团股份有限公司申请的专利物联网恶意软件检测方法、系统、设备及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：CN115952497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210973237.2，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权物联网恶意软件检测方法、系统、设备及介质是由吕苏环;唐浩文;邓晓衡;李宇威设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网恶意软件检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种物联网恶意软件检测方法、系统、设备及介质，属于数据识别技术领域，具体包括：用户设备和边缘服务器使用用户数据协同训练神经网络，并利用信任评估机制选择受信任的设备参与模型训练；构建混合用户‑边缘框架，将训练好的神经网络的特征生成模块和隐私注意力模块作为特征提取器部署到用户设备上，将训练好的神经网络的恶意软件分类器部署到边缘服务器上；提取用户设备上的特征，对特征进行添加注意力和拉普拉斯噪声后得到中间特征并将其上传到边缘服务器；边缘服务器接收中间特征后再进行恶意软件分类，并将分类结果传回用户设备。通过本公开的方案，在提高恶意软件检测效率的同时，很好地保护用户安全和隐私。

本发明授权物联网恶意软件检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种物联网恶意软件检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，用户设备和边缘服务器使用用户数据协同训练神经网络，并利用信任评估机制选择受信任的设备参与模型训练； 步骤2，构建混合用户-边缘框架，将训练好的神经网络的特征生成模块和隐私注意力模块作为特征提取器部署到用户设备上，将训练好的神经网络的恶意软件分类器部署到边缘服务器上； 步骤3，提取用户设备上的特征，对特征进行添加注意力和拉普拉斯噪声后得到中间特征并将其上传到边缘服务器； 所述步骤3具体包括： 步骤31，使用反汇编工具ApkTool从未知应用程序的APK中获取Dalvik代码，再使用Pscout工具获取一组敏感API和一组权限; 步骤32，根据TF-IDF的思想，计算敏感API的恶意度，其与调用敏感API的恶意软件的百分比呈正相关，与所有调用敏感API的应用程序的百分比呈负相关，其恶意度的计算公式为： 其中，表示调用敏感API的恶意软件的百分比，和分别表示恶意软件和良性软件的总数量，和分别表示调用敏感API的恶意软件和良性软件的数量; 步骤33，从APK创建函数调用图，其中，所函数调用图述包含方法和调用; 步骤34，保留函数调用图中敏感API节点及其相邻节点，去除其他正常节点，生成一组敏感子图集MSGs，敏感子图集中每个敏感子图的恶意度的计算公式为： 其中，表示敏感子图中的敏感API集合; 步骤35，对于每一个敏感子图的恶意度添加一个自适应权重： 其中，表示敏感子图中节点数量，表示函数调用图提取成敏感子图的数量; 步骤36，根据敏感子图集MSGs生成子图特征向量后根据应用软件中每个权限的数量对应其位置生成权限特征向量，并合并两个特征向量得到; 步骤37，向特征向量中添加注意力机制和拉普拉斯噪声，得到中间特征，并将其上传至边缘服务器； 步骤4，边缘服务器接收中间特征后再进行恶意软件分类，并将分类结果传回用户设备。

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