[发明专利]用于客户端‑云行为分析器的架构

摘要

用于在客户端‑云通信系统中生成数据模型的方法、系统和设备，其可以包括应用机器学习技术以生成描述行为向量的云语料库的第一族的分类器模型。可以对这些向量进行分析，以识别在所述第一族的分类器模型中具有最高可能性使移动设备能够决定性地确定移动设备行为是恶意的还是良性的因素。基于该分析，基于所确定的因素，可以生成第二族的分类器模型，该第二族的分类器模型将显著缩减的因素和数据点标识为与使所述移动设备能够决定性地确定所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关。可以基于所述第二族的分类器模型生成移动设备分类器模块，并使其可以用于由移动设备下载，包括对行为向量做出贡献的设备。

主权项

一种在客户端‑云通信系统中生成数据模型的方法，包括：将机器学习技术应用于从多个不同的移动设备收集的行为向量的云语料库，来生成第一族的健壮分类器模型，所述第一族的健壮分类器模型包括与对移动设备的移动设备行为进行分类有关的因素和数据点；确定是否存在针对所述第一族的健壮分类器模型的足够的变化以保证生成新模型；响应于确定存在针对所述第一族的健壮分类器模型的足够的变化，确定所述第一族的健壮分类器模型中哪些因素具有高可能性指示所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的；基于所确定的因素，生成第二族的精简分类器模型，所述第二族的精简分类器模型包括与由所述移动设备用于确定所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关的数量缩减的因素和数据点，所述第二族的精简分类器模型中的每个精简分类器模型比其在所述第一族的健壮分类器模型中对应的健壮分类器模型少至少一个数量级；以及基于所述第二族的精简分类器模型来生成移动设备分类器模块。