[发明专利]一种基于并行集成学习的安卓恶意应用检测方法及系统在审
| 申请号： | 201910400771.2 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110263539A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 苏欣;刘绪崇;鄢喜爱;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 湖南警察学院 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市红荔专利代理有限公司 44214 | 代理人： | 吝秀梅 |
| 地址： | 410138 湖南省长*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于并行集成学习的安卓恶意应用检测方法及其系统，该方法包括通过对待检测安卓应用进行逆向工程获取所述待检测安卓应用的源码文件和配置文件，并从所述源码文件和配置文件中提取静态行为特征；对静态行为特征进行筛选；根据筛选后的静态行为特征构建行为特征向量；根据所述行为特征向量和机器学习算法构建并行集成学习模型以及根据所述并行集成学习模型对安卓恶意应用进行检测。本发明提供的系统包括：提取模块、过滤模块、第一处理模块、第二处理模块和检测模块。本发明提供方法和系统，通过全面提取静态行为特征以及对静态行为特征进行筛选以及构建并行集成学习模型能够全面、高效、准确的对安卓恶意应用进行检测。 | ||
| 搜索关键词： | 并行集成 行为特征 构建 行为特征向量 检测 处理模块 配置文件 应用检测 源码文件 筛选 应用 学习 机器学习算法 过滤模块 检测模块 逆向工程 提取模块 | ||
【主权项】：
1.一种基于并行集成学习的安卓恶意应用检测方法，其特征在于，包括：通过对待检测安卓应用进行逆向工程获取所述待检测安卓应用的源码文件和配置文件，并从所述源码文件和配置文件中提取静态行为特征；对静态行为特征进行筛选；根据筛选后的静态行为特征构建行为特征向量；根据所述行为特征向量和机器学习算法构建并行集成学习模型；根据所述并行集成学习模型对安卓恶意应用进行检测。
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