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一种基于多尺度特征与跨层级学习型聚合的二进制生成式代码检测方法及系统
发明专利未知
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10权利要求 · 3 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
王静; 易岳名; 赵欣; 马俊; 余杰; 李小玲; 熊韬; 屈磊
申请日
Aug 25, 2026
公开日
Oct 20, 2026
IPC 分类
G06F 8/53 (2018.01)G06F 8/41 (2018.01)G06F 11/3668 (2025.01)G06F 16/3329 (2025.01)G06F 16/334 (2025.01)G06F 17/18 (2006.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/214 (2023.01)G06F 18/24 (2023.01)G06F 18/2415 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)G06N 20/20 (2019.01)G06N 3/045 (2023.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/0499 (2023.01)G06N 3/09 (2023.01)
本申请公开了一种基于多尺度特征与跨层级学习型聚合的二进制生成式代码检测方法及系统。所述方法包括:对待检测二进制可执行文件进行反汇编处理,提取各函数对应的第一指令序列;将第一指令序列输入第一分类模型,获得各函数为生成式代码的第一概率值;基于全部函数的所述第一概率值,提取第一概率值的分布对应的第一统计特征;将第一统计特征输入第一聚合模型,获得二进制可执行文件是否包含生成式代码的第一判定结果。本申请通过以全部函数的生成式概率分布的统计特征作为学习型聚合模型的输入进行综合决策,替代固定阈值投票的简单策略,有效抑制了函数级误报在软件级的放大效应,实现稳定可靠的端到端软件级判定。