技术特征：1.一种基于多特征融合的恶意代码作者识别与代码侵权检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的恶意代码作者识别与代码侵权检测方法，其特征在于，所述步骤s1的具体过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的恶意代码作者识别与代码侵权检测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于多特征融合的恶意代码作者识别与代码侵权检测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体过程如下：
技术总结本发明公开了一种保护代码著作权、溯源恶意代码的作者的方法。在软件市场蓬勃发展的当下，不法分子编写恶意代码并传播将会对信息安全造成严重威胁。为此，本小组在深思熟虑后，决定采用构建多模态特征融合的方式来溯源代码作者，思路如下：1)数据集的建立：对互联网上的代码进行爬取及处理；2)多模态代码分析模型：通过子段哈希值、tf‑idf、语法树、树型LSTM等技术提取代码的多项特征，最后将其池化融合；3)数据库查询算法：构建数据库，并选取ANN搜索算法进行检索，我们提出了一种高效动态维护IVF‑PQ的聚类的算法以及另一种算法。我们在研究过程中以实际需求为导向，相关知识成果产出将在多个实际场景发挥重要作用。
技术研发人员：王鹏超,王凯睿,尹人令,黄叙豪,王鑫
受保护的技术使用者：四川大学
技术研发日：技术公布日：2024/9/29