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[發(fā)明專利]Android平臺(tái)惡意應(yīng)用檢測(cè)方法及裝置有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710214419.0 申請(qǐng)日: 2017-04-01
公開(kāi)(公告)號(hào): CN107194251B 公開(kāi)(公告)日: 2020-02-14
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 朱大立;金昊;楊瑩 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所
主分類(lèi)號(hào): G06F21/56 分類(lèi)號(hào): G06F21/56
代理公司: 11002 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人: 王慶龍
地址: 100093 *** 國(guó)省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: android 平臺(tái) 惡意 應(yīng)用 檢測(cè) 方法 裝置
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種Android平臺(tái)惡意應(yīng)用檢測(cè)方法,其特征在于,包括:

調(diào)用FlowDroid工具,提取待測(cè)Android應(yīng)用的靜態(tài)數(shù)據(jù)流特征;

利用SUSI技術(shù),對(duì)所述待測(cè)Android應(yīng)用的靜態(tài)數(shù)據(jù)流特征進(jìn)行處理,生成待測(cè)Android應(yīng)用的數(shù)據(jù)流的特征向量;

將生成的待測(cè)Android應(yīng)用的數(shù)據(jù)流的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度置信網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型,獲得待測(cè)Android應(yīng)用是否是惡意應(yīng)用的檢測(cè)結(jié)果;

在所述將生成的待測(cè)Android應(yīng)用的數(shù)據(jù)流的特征向量輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度置信網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型之前,所述方法還包括:

獲取Android應(yīng)用樣本,所述Android應(yīng)用樣本包括:安全Android應(yīng)用樣本和惡意Android應(yīng)用樣本;

調(diào)用FlowDroid工具,提取所述Android應(yīng)用樣本的靜態(tài)數(shù)據(jù)流特征;

利用SUSI技術(shù),對(duì)所述Android應(yīng)用樣本的靜態(tài)數(shù)據(jù)流特征進(jìn)行處理,生成Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量;

根據(jù)所述Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型;

所述根據(jù)所述Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建深度置信網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)模型,包括:

將未標(biāo)記的安全Android應(yīng)用樣本和惡意Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量作為最底層受限制玻爾茲曼機(jī)RBM的輸入,采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自下而上逐層預(yù)訓(xùn)練多層RBM,生成深度置信網(wǎng)絡(luò)DBN,直至DBN網(wǎng)絡(luò)處于平衡狀態(tài);所述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法包括逐層貪心算法;

在所述DBN網(wǎng)絡(luò)的最后一個(gè)隱含層后增加一個(gè)分類(lèi)層;

將標(biāo)記的安全Android應(yīng)用樣本和惡意Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量輸入所述分類(lèi)層,采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自上而下逐層微調(diào)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)各層的參數(shù),直至收斂。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將標(biāo)記的安全Android應(yīng)用樣本和惡意Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量輸入所述分類(lèi)層,采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,自上而下逐層微調(diào)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)各層的參數(shù),直至收斂,包括:

將標(biāo)記的安全Android應(yīng)用樣本和惡意Android應(yīng)用樣本的數(shù)據(jù)流的特征向量輸入所述分類(lèi)層,采用反向傳播BP算法,有監(jiān)督地微調(diào)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)各層的參數(shù),直至收斂。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法,其特征在于,在所述獲得待測(cè)Android應(yīng)用是否是惡意應(yīng)用的檢測(cè)結(jié)果之后,所述方法還包括:

若待測(cè)Android應(yīng)用是惡意應(yīng)用,則提示用戶所述待測(cè)Android應(yīng)用是惡意應(yīng)用,并向用戶展示待測(cè)Android應(yīng)用是惡意應(yīng)用的分析報(bào)告;

若待測(cè)Android應(yīng)用不是惡意應(yīng)用,則提示用戶所述待測(cè)Android應(yīng)用不是惡意應(yīng)用。

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