[发明专利]一种基于支持向量机的移动互联网恶意应用软件检测方法无效
| 申请号： | 201310616988.X | 申请日： | 2013-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN103617393A | 公开（公告）日： | 2014-03-05 |
| 发明（设计）人： | 张程鹏;李承泽;杨昕雨;董航;徐国爱 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;H04L29/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于支持向量机的移动互联网恶意应用软件检测方法，属于信息安全技术领域。目前，移动互联网应用软件在人们生活中扮演着越来越重要的角色，而移动互联网恶意应用软件检测的方法还不够成熟。本发明利用隐马尔科夫模型对所监控的移动互联网应用软件进行分析，得到当前软件相对于每种软件基本操作类型的相似程度，形成相似度向量，将相似度向量输入到根据不同的核函数训练好的5个支持向量机模型（SVM模型），输出结果由表决系统判定其是否为恶意应用。采用本发明所述的方法，能克服现有技术中对恶意行为定义不完备以及训练数据集过于庞大的不足之处，实现对于恶意应用软件的有效检测，并且可靠性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 移动 互联网 恶意 应用软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的移动互联网恶意应用软件检测方法，其特征在于，所述方法包括下述操作步骤：（1）利用隐马尔科夫模型对所监控的移动互联网应用软件进行分析，得到当前程序相对于每一种软件基本操作类型的相似程度，形成相似度向量；（2）先采用五种不同的核函数分别训练样本建立支持向量机模型，再根据训练好的模型，输入当前待测应用软件的相似度向量，输出支持向量机模型的判断结果，最后根据表决系统判定该软件是否为恶意应用软件。
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