[发明专利]基于机器学习的Android权限提升漏洞检测方法及系统有效
| 申请号： | 201811013176.5 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109255241B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 张文;邵帅;崔浩亮;姜鑫;李若影 | 申请（专利权）人： | 国鼎网络空间安全技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/57 | 分类号： | G06F21/57;G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 孙民兴 |
| 地址： | 100192 北京市海淀区西小口*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于机器学习的Android权限提升漏洞检测方法及系统，包括：解析Android APK文件信息，提取包含完整APK信息的APK特征集；通过分析漏洞原理，从APK特征集中选择与权限提升漏洞相关的相关特征集，相关特征集包括系统权限和系统API；对相关特征集进行特征清洗和量化，转化为样本特征集；将样本特征集输入到机器学习算法中，得到分类模型。本发明在对Android的APP的特征提取中，覆盖了APP的基础特征和衍生特征，能够更加全面地反映APP的全部特性，采用全面的特征能够应对漏洞的多样性变化，提高了精确度和识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 android 权限 提升 漏洞 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的Android权限提升漏洞检测方法，其特征在于，包括：解析Android APK文件信息，提取包含完整APK信息的APK特征集；通过分析漏洞原理，从APK特征集中选择与权限提升漏洞相关的相关特征集，所述相关特征集包括系统权限和系统API；对相关特征集进行特征清洗和量化，转化为样本特征集；将样本特征集输入到机器学习算法中，得到分类模型。
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