[发明专利]一种恶意软件检测装置及方法在审
| 申请号： | 201610902851.4 | 申请日： | 2016-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN107958154A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 蔡芷铃;赵鹤;张巍;姜青山 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)44316 | 代理人： | 赵勍毅 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及安全检测技术领域，特别涉及一种恶意软件检测装置及方法。所述恶意软件检测装置包括反编译模块用于对输入的应用软件安装包进行反编译，获取Smali文件；特征提取模块用于从所述smali文件中提取API特征文件；特征格式化模块用于将所提取的API特征文件格式化为设定的文件格式；模型训练及检测模块用于通过格式化后的API特征文件训练随机森林分类模型，通过随机森林分类模型进行恶意软件的检测。本发明不会受到应用软件滥用权限的干扰，整个训练和检测过程实现了自动化，而不需要人工挑选API；并且引入分布式随机森林，有效应对海量恶意软件作为样本时的模型训练，提高模型训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 恶意 软件 检测 装置 方法 | ||
【主权项】：
一种恶意软件检测装置，其特征在于，包括：反编译模块：用于对输入的应用软件安装包进行反编译，获取反编译文件；特征提取模块：用于从所述反编译文件中提取API特征文件；特征格式化模块：用于将所提取的API特征文件格式化为设定的文件格式；模型训练及检测模块：用于通过格式化后的API特征文件训练随机森林分类模型，通过随机森林分类模型进行恶意软件的检测。
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