[发明专利]恶意包名检测方法、恶意应用检测方法及相应装置在审
申请号: | 201810553159.4 | 申请日: | 2018-05-31 |
公开(公告)号: | CN110555304A | 公开(公告)日: | 2019-12-10 |
发明(设计)人: | 张路;潘宣辰 | 申请(专利权)人: | 武汉安天信息技术有限责任公司 |
主分类号: | G06F21/56 | 分类号: | G06F21/56 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖新技术*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 分句 检测 代码分析 应用检测 随机性 应用 网络安全技术 准确度 创新性地 海量日志 随机生成 依赖关系 准确率 可读 可读性 | ||
1.一种恶意包名检测方法,包括:
获取应用的包名的所有分句;
当判断任一分句为不可读时,确定出所述包名为随机;
当判断所有分句均为可读时,确定出所述包名为非随机。
2.如权利要求1所述的恶意包名检测方法,其特征在于,所述获取应用的包名的所有分句,包括:
根据大写字母、标点符号和数字将所述包名分成多个分句。
3.如权利要求1或2所述的恶意包名检测方法,其特征在于,判断某一分句是否可读,包括:
获取所述某一分句的所有分词;
当判断任一分词为可读时,确定出所述某一分句为可读;
当判断所有分词均为不可读时,确定出所述某一分句为不可读。
4.如权利要求3所述的恶意包名检测方法,其特征在于,所述获取所述某一分句的所有分词,包括:
以N为窗口,在所述某一分句上滑动,进行N-gram分词,其中N为自然数。
5.如权利要求4所述的恶意包名检测方法,其特征在于,判断某一分词是否可读,包括:
当判断所述某一分词满足第一设定条件时,确定出所述某一分词为可读,其中,所述第一设定条件为所述某一分词符合所属语言所对应的语法规则,或者,所述第一设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则但与分词白名单匹配;
当判断所述某一分词满足第二设定条件时,确定出所述某一分词为不可读,其中,所述第二设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则,或者,所述第二设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则且与所述分词白名单不匹配。
6.如权利要求5所述的恶意包名检测方法,其特征在于,还包括:
对海量应用的包名的每个分词,根据包含在海量应用中的包名个数进行计数;
判断计数排序靠前的分词是否可读;
当所述计数排序靠前的分词为可读时,根据所述计数排序靠前的分词构建所述分词白名单。
7.一种恶意包名检测装置,包括:
分句获取模块,用于获取应用的包名的所有分句;
包名特性确定模块,用于当判断任一分句为不可读时,确定出所述包名为随机,且当判断所有分句均为可读时,确定出所述包名为非随机。
8.如权利要求7所述的恶意包名检测装置,其特征在于,所述分句获取模块具体用于根据大写字母、标点符号和数字将所述包名分成多个分句。
9.如权利要求7或8所述的恶意包名检测装置,其特征在于,所述包名特性确定模块包括:
分词获取单元,用于获取所述某一分句的所有分词;
分句特性确定单元,用于当判断任一分词为可读时,确定出所述某一分句为可读,且当判断所有分词均为不可读时,确定出所述某一分句为不可读。
10.如权利要求9所述的恶意包名检测装置,其特征在于,所述分词获取单元具体用于以N为窗口,在所述某一分句上滑动,进行N-gram分词,其中N为自然数。
11.如权利要求10所述的恶意包名检测装置,其特征在于,所述分句特性确定单元,包括:
第一分词特性确定子单元,用于当判断所述某一分词满足第一设定条件时,确定出所述某一分词为可读,其中,所述第一设定条件为所述某一分词符合所属语言所对应的语法规则,或者,所述第一设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则但与分词白名单匹配;
第二分词特性确定子单元,用于当判断所述某一分词满足第二设定条件时,确定出所述某一分词为不可读,其中,所述第二设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则,或者,所述第二设定条件为所述某一分词不符合所属语言所对应的语法规则且与所述分词白名单不匹配。
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