[发明专利]一种应用程序不良行为的预测方法、系统及装置有效
| 申请号： | 201711007293.6 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109711151B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 马志远;王丹;潘宣辰 | 申请（专利权）人： | 武汉安天信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/52 | 分类号： | G06F21/52;G06F21/56 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖高新技术*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种应用程序不良行为的预测方法，在服务器运行端获取待检测应用；提取待检测应用的属性；基于待检测应用的属性与预设的应用属性标签库，对待检测应用进行不良行为画像；输出行为画像的结果；所述的应用属性标签库通过以下方式建立：搜集所有不良行为的类型，作为不良行为标签；统计所有已有应用的属性并去重，作为应用属性库；针对每一个应用的属性进行统计，统计一个属性所在的应用为不良行为的比例，若该比例超过一定阈值，则给该属性贴上不良行为标签；将应用属性库里的所有属性均贴上标签，构成所述的应用属性标签库。本发明能够为人工检测提供协助和参考，提高处理效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用程序 不良行为 预测 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种应用程序不良行为的预测方法，其特征在于：它包括：在服务器运行端获取待检测应用；提取待检测应用的属性，包括动态属性和静态属性；基于待检测应用的属性与预设的应用属性标签库，对待检测应用进行不良行为画像；输出行为画像的结果；所述的应用属性标签库通过以下方式建立：搜集所有不良行为的类型，作为不良行为标签；统计所有已有应用的属性并去重，作为应用属性库；属性包括动态属性和静态属性；针对每一个应用的属性进行统计，统计一个属性所在的应用为不良行为的比例，若该比例超过一定阈值，则给该属性贴上不良行为标签，否则为安全标签；将应用属性库里的所有属性均贴上标签，构成所述的应用属性标签库。
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