[发明专利]一种基于行为图的Android恶意软件检测方法和技术

摘要

本发明涉及移动平台恶意代码检测技术领域，旨在提供一种基于行为图的Android恶意软件检测方法与模型。该方法采用了基于行为图的检测方案，包括：将应用程序二进制数据转换为包含有向边的行为图的方法；提出一种基于图核的特征提取方法，从图结构的数据中提取更为完整的特征信息，该特征包含上下文相关的结构化特征信息，能够更准确地表示应用程序的特定行为；采用基于在线多核学习的随机组合更新的机器学习算法，自动更新模型以适应不断变化的分布；通过设计对比实验，记录实验数据，统计出一般性差异指定判定准则的方法。该模型检测对象适用性广，能够有效地检测出未知恶意软件。本发明为Android恶意软件检测提供了新的解决方案。

主权项

1.一种基于行为图的Android恶意软件检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：A、对大量正常应用与恶意程序样本进行分析处理，构建出几种行为表示图，用于提取特征训练出有效的分类器；B、特征提取器根据构建出的行为表示图提取特征信息，并将其用向量表示，根据向量计算出对应的核函数；C、分类器训练器根据训练出的分类器对接收到的样本实例进行分类，输出分类的结果，并更新各个基核所占的权重。