[发明专利]一种特征优选的Android勒索软件检测方法

权利要求书

1.一种特征优选的Android勒索软件检测方法，其特征在于包含以下步骤：

步骤一：样本特征提取操作：针对于训练用样本集合中的各个训练样本，分别提取出各个训练样本的permission特征、intent特征、api特征和package name特征，由上述提取出的特征组合生成初始样本特征库；

步骤二：样本特征选择操作：利用信息增益的方法对提取出的初始样本特征库进行处理，计算初始样本特征库中每个特征的测量值，并按测量值从大到小排序，选择重要的特征作为分类特征组成的检测用特征集合；

步骤三：分类器生成操作：选取出的检测用特征集合作为向量机接口的输入参数，调用python中支持向量机接口，得到检测用分类器；

步骤四：待测软件检测操作：读取待测软件并提取待测软件的特征，作为检测用分类器的输入，利用检测用分类器对待测软件进行检测，根据检测用分类器模型输出的布尔值，判断测试样本是勒索软件还是良性软件。

2.按照权利要求1所述的一种特征优选的Android勒索软件检测方法，其特征在于：所述步骤一具体为：将训练样本apk利用开源的Android静态分析工具androguard的androlyze.py对训练样本集合中的apk文件进行处理；通过命令反编译训练样本中classes.dex文件，从训练样本集合中提取出api特征和package name特征，并且通过命令反编译训练样本中manifest.xml的文件，从训练样本中提取出permission特征和intent特征；然后将对应api特征、package name特征、api特征和Intent特征分别写入初始样本特征库AnalysisFile中。

3.按照权利要求2所述的一种特征优选的Android勒索软件检测方法，其特征在于：所述步骤一中，输入为合格的训练集合中的样本apk，其具体过程为

1.1初始动作；

1.2初始化初始样本特征库AnalysisFile，初值为空；

1.3读取勒索训练样本集合Ranset和良性训练样本集合中的样本apk；

1.4利用android静态分析工具androguard对输入的apk文件进行反编译处理；

1.5获得androguard反编译后生成class.dex文件和manifest.xml文件；

1.6判断待处理的文件是否是class.dex文件，如果是class.dex文件，则转到1.7，如果不是class.dex文件，则转到1.8；

1.7读取class.dex字节码文件，并利用androgexf.py对字节码文件进行分析并标记；

1.8读取manifest.xml文件，并利用androapkinfo.py对manifest.xml文件进行分析并标记；

1.9从class.dex字节码文件中提取api特征和package name特征；

1.10从manifest.xml文件中提取permission特征和intent特征。

4.按照权利要求3所述的一种特征优选的Android勒索软件检测方法，其特征在于：所述步骤一中，输出为初始样本特征库AnalysisFile，其具体过程为

2.1将所提取的特征写入初始样本特征库AnalysisFile中；

2.2判断class.dex字节码文件和manifest.xml文件是否均被标记和处理，如果均被标记和处理，则转到2.4,如果未完全被标记和处理，则转到2.3；

2.3读取未被标记的的class.dex文件和manifest.xml文件；

2.4判断该样本是否来自勒索样本集合Ranset，如果来自勒索样本集合Ranset，则转到2.5，如果不是来自勒索样本集合Ranset，则转到步骤2.6；

2.5将初始样本特征库第一列数值设置为1；

2.6将初始样本特征库第一列数值设置为0；

2.7判断勒索样本集合Ranset和良性样本集合Benset遍历是否完成，如果遍历没有完成，则转到步骤1.1，如果遍历完成，则转到步骤2.8；

2.8该部分操作结束。