[發明專利]一種基于深度學習的安卓惡意代碼檢測方法在審
| 申請號： | 202011097233.X | 申請日： | 2020-10-14 |
| 公開（公告）號： | CN112182577A | 公開（公告）日： | 2021-01-05 |
| 發明（設計）人： | 郎大鵬;陳宇;梁甜甜;武文達;趙國冬;劉翔宇 | 申請（專利權）人： | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號： | G06F21/56 | 分類號： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼： | 黑龍江;23 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 深度 學習 惡意代碼 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于深度學習的安卓惡意代碼檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：輸入待檢測的Android應用程序；
步驟2：將待檢測的Android應用程序的classes.dex文件和AndroidManifest.xml文件轉換為灰度圖，具體方法為：
步驟2.1：將待轉換的二進制文件每8bit作為一單位轉換為無符號整型數據；
步驟2.2：根據待轉換的文件的大小，將unit8向量保存成矩陣形式，得到一個數值范圍在[0，255]的矩陣；
步驟2.3：將矩陣按照數值對應像素值來生成像素矩陣，將像素矩陣保存為灰度圖片；在像素對應過程中，0和255分別對應于黑色和白色；
步驟3：對classes.dex文件與AndroidManifest.xml文件轉換的灰度圖添加顏色通道，變為三通道RGB圖像；
步驟4：利用像素歸一化算法拼接classes.dex文件與AndroidManifest.xml文件生成的三通道RGB圖像，得到像素歸一化RGB圖像；
步驟5：將待檢測的Android應用程序的像素歸一化RGB圖像輸入到訓練好的卷積神經網絡分類檢測模型中，得到檢測結果。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于哈爾濱工程大學，未經哈爾濱工程大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202011097233.X/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
