[发明专利]基于张量分解的安卓APP重打包检测方法

权利要求书

1.基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1)：构建Java的API调用类集合SA＝{s_i|1≤i≤I}，其中s_i表示第i个API调用类，I表示Java的API调用类的总数，然后对所有待检测的安卓APP进行反编译，得到各个APP的全部Smali文件集合，并对得到的Smali文件进行第三方库过滤；

步骤S2)：利用API调用在Smali文件中出现的位置，得到各个Smali文件的协同出现矩阵，对每个APP的所有Smali文件的协同出现矩阵取并集操作，获得每个APP的协同出现矩阵SC＝{s_k|1≤k≤K}，其中s_k表示第k个APP的协同出现矩阵，K表示待检测的APP总数；

步骤S3)：利用所有APP的协同出现矩阵组成三阶张量

步骤S4)：采用张量分解算法将得到的三阶张量X降维为二阶矩阵，从而，将每个APP的协同出现矩阵表示成一阶向量；

步骤S5)：利用张量分解后得到的APP的向量表示，计算APP两两之间的欧氏距离D_i,j；利用排序算法，将距离每个APP最近的前个APP与该APP相连；若两个APP被相连，则认为它们是重打包关系。

2.根据权利要求1所述基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，步骤S1)具体包括：爬取Java的全部API调用类，构建Java的API调用类集合SA＝{s_i|1≤i≤I}，其中s_i表示第i个API调用类，I表示Java的API调用类的总数；然后使用反编译工具apktool，得到各个APP的Smali文件；并使用第三方库过滤工具libradar，对现有的库进行聚类后，得到白名单，对得到的Smali文件进行过滤。

3.根据权利要求1所述基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，步骤S2)中利用API调用在Smali文件中出现的位置，得到各个Smali文件的协同出现矩阵，从而得到APP的协同出现矩阵；具体包括以下步骤：

步骤S201：抽取下一个待分析的APP；

步骤S202：对于第k个APP所有的待分析Smali文件，均分别初始化一个全为0的协同出现矩阵其中表示第k个APP的第n个Smali文件的协同出现矩阵，N表示第k个APP的Smali文件数，并设置一个滑动窗ω；

步骤S203：抽取当前APP待分析的Smali文件中的下一条语句；

步骤S204：判断该语句是否是一条API调用语句，如果是则跳至步骤S205，否则转入步骤S203；

步骤S205：判断在该API调用语句的滑动窗内是否出现其他的API调用语句，若出现则跳至步骤S206，否则转入步骤S203；

步骤S206：将协同出现矩阵中对应于两种API的位置置1；

步骤S207：判断当前APP的所有Smali文件是否分析完毕，若分析完毕则跳至步骤S208，否则转入步骤S203；

步骤S208：对该APP的所有Smali文件的协同出现矩阵取并集，得到该APP的协同出现矩阵

步骤S209：若所有APP都已分析完毕，则停止算法，如果尚存在未分析的APP，则返回步骤S201继续迭代。

4.根据权利要求1所述基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，步骤S3)具体包括：将各个APP的协同出现矩阵按次序沿竖直方向排放在一起，组成三阶张量其中X(i,j,k)表示第k个APP中第i种API调用类和第j种API调用类在预先定义的滑动窗内出现的情况。

5.根据权利要求1所述基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，步骤S4)中，采用张量CP分解算法将得到的三阶张量X降维为二阶矩阵，从而，将每个APP的协同出现矩阵表示成一阶向量，具体分解方法如下：

步骤S401：将三阶张量X近似地表示为有限个秩为一的张量外积和，即成分个数R为APP协同出现矩阵向量表示的维数；

步骤S402：张量X任意位置(i,j,k)上的元素估计值为将分解后的一阶向量组合为三个因子矩阵A＝[a₁a₂…a_R]，B＝[b₁b₂…b_R]，

步骤S403：在嵌入空间中，利用矩阵C的各行表示各APP的协同出现矩阵，得到各APP的一阶向量表示。