[发明专利]一种基于深度学习的移动端病毒检测方法、装置和系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的移动端病毒检测方法，其特征在于，包括：

S1、第一移动端获取预先收集的第一计算机病毒数据集，并根据预设比例将所述第一计算机病毒数据集划分为第一训练集和第一验证集；其中，所述第一计算机病毒数据集由单一类型的计算机病毒数据构成，并且所述第一计算机病毒数据集中的数据是在关闭除蓝牙通信外的其他通信连接的情况下对预设的移动端进行数据采集得到的；

S2、调取预设的第一深度学习模型，并将所述第一训练集输入所述第一深度学习模型中进行训练，从而得到第一中间模型；

S3、利用所述第一验证集对所述第一中间模型进行验证，以得到第一验证结果，并判断所述第一验证结果是否为验证通过；

S4、若所述第一验证结果为验证通过，则将所述第一中间模型记为第一病毒检测模型；

S5、接收所述第一移动端的持有者发起的病毒检测指令，并根据所述病毒检测指令，向服务器发送所述第一移动端的GPS定位数据，同时向服务器发送获取其余移动端的GPS定位数据的请求；

S6、获取服务器发送的多个移动端的GPS定位数据，并根据预设的移动端筛选方法，筛选出n个移动端；其中，所述n个移动端与所述第一移动端之间的相对距离均不大于预设的距离阈值，所述n个移动端分别为第二移动端、第三移动端、…、第n+1移动端，并且所述第二移动端、第三移动端、…、第n+1移动端上对应设置有第二病毒检测模型、第三病毒检测模型、…、第n+1病毒检测模型，所述第二病毒检测模型、第三病毒检测模型、…、第n+1病毒检测模型分别通过预先收集的第二计算机病毒数据集、第三计算机病毒数据集、…、第n+1计算机病毒数据集训练与验证得到，所述第一计算机病毒数据集、所述第二计算机病毒数据集、第三计算机病毒数据集、…、第n+1计算机病毒数据集分别由不同的单一类型的计算机病毒数据构成，并且所述第二计算机病毒数据集、第三计算机病毒数据集、…、第n+1计算机病毒数据集中的数据均是在关闭除蓝牙通信外的其他通信连接的情况下对预设的移动端进行数据采集得到的；其中，n小于等于6，且n大于等于3；

S7、根据所述n个移动端的GPS定位数据和所述第一移动端的GPS定位数据，计算出中心地理位置，并向所述n个移动端分别发送终端移动要求，以要求所述n个移动端移动至所述中心地理位置；其中，所述第一移动端、所述第二移动端、…、第n+1移动端中的每一个与所述中心地理位置的距离的加和值最小；

S8、在所述第一移动端和所述n个移动端均移动至所述中心地理位置之后，构建由所述第一移动端和所述n个移动端组成的第一蓝牙网络，并断开除蓝牙外的其他通信连接，同时向所述n个移动端分别发送断开除蓝牙外的其他通信连接的要求；

S9、在所述第一移动端和所述n个移动端均断开除蓝牙外的其他通信连接之后，将第一移动端设为第一蓝牙网络的主设备，并采用第一移动端上的第一数据采集模块对所述第一移动端和所述n个移动端均进行数据采集处理，以得到第一数据集；

S10、将所述第一数据集输入第一移动端上的第一计算机病毒检测模型进行检测处理，从而得到第一计算机病毒检测模型输出的第一检测结果；

S11、将第二移动端设为第一蓝牙网络的主设备，并采用第二移动端上的第二数据采集模块对所述第一移动端和所述n个移动端均进行数据采集处理，以得到第二数据集；

S12、将所述第二数据集输入第二移动端上的第二计算机病毒检测模型进行检测处理，从而得到第二计算机病毒检测模型输出的第二检测结果；

S13、……；

S14、将第n+1移动端设为第一蓝牙网络的主设备，并采用第n+1移动端上的第n+1数据采集模块对所述第一移动端和所述n个移动端均进行数据采集处理，以得到第n+1数据集；

S15、将所述第n+1数据集输入第n+1移动端上的第n+1计算机病毒检测模型进行检测处理，从而得到第n+1计算机病毒检测模型输出的第n+1检测结果；

S16、判断所述第一检测结果、第二检测结果、…、第n+1检测结果是否均为空；

S17、若所述第一检测结果、第二检测结果、…、第n+1检测结果均为空，则判定所述第一移动端、第二移动端、…、第n+1移动端均为安全终端，从而完成移动端病毒检测的过程。