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发明

基于大数据的移动应用恶意成分检测方法2023

2023-11-16 07:26:57 发布于四川 2
  • 申请专利号：CN202311064376.4
  • 公开（公告）日：2023-11-10
  • 公开（公告）号：CN117034271A
  • 申请人：上海科技大学
摘要：本发明提供了一种基于大数据的移动应用恶意成分检测方法，针对恶意代码形态多样化的挑战，本发明在前人工作中提出的不同行为特征基础上，提出一种具备抗混淆能力的多元软件异构行为特征表征方法。针对时间依赖、缺乏细粒度恶意成分检测挑战，本发明提出一种基于大数据的移动应用恶意成分检测技术。本发明首先通过搜集现有移动应用程序信息数据库构建对应的恶意应用、恶意代码知识数据库。其次，本发明通过提取程序特征和APP类型等知识构建训练样本。最后，本发明通过深度学习算法对是否是恶意软件进行判断，并进一步利用多目标遗传算法分析、检测恶意代码块。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117034271 A (43)申请公布日 2023.11.10 (21)申请号 202311064376.4 G06N 3/126 (2023.01) G06N 3/0442 (2023.01) (22)申请日 2023.08.22 G06N 3/09 (2023.01) (71)申请人 上海科技大学 地址 201210 上海市浦东新区华夏中路393 号 (72)发明人 唐宇田　刘志杰　张良峰　 (74)专利代理机构 上海申汇专利代理有限公司 31001 专利代理师 翁若莹　柏子雵 (51)Int.Cl. G06F 21/56 (2013.01) G06F 18/25 (2023.01) G06F 18/214 (2023.01) G06F 18/2433 (2023.01) G06F 18/2415 (2023.01) 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 (54)发明名称 基于大数据的移动应用恶意成分检测方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于大数据的移动应用 恶意成分检测方法，针对恶意代码形态多样化的 挑战，本发明在前人工作中提出的不同行为特征 基础上，提出一种具备抗混淆能力的多

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