[发明专利]基于张量分解的安卓APP重打包检测方法

摘要

本发明公开一种基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，首先，根据安卓APP调用API的协同出现关系，构建出所有安卓APP的协同出现矩阵，并表达为三阶张量形式；然后，采用张量分解算法，将每个安卓APP的协同出现矩阵表示为一个一阶向量；最后，针对两个不同的安卓APP，通过计算其一阶向量的欧氏距离，表述两个安卓APP的相似性，通过排序算法判定两个安卓APP是否属于重打包关系。本发明一方面将复杂的程序相似性计算问题，转化为张量分解和一阶向量欧式距离计算；另一方面当新的安卓APP加入检测时，只需要在张量上增加维数，而不用重新构建张量，避免重复计算现有样本集。该方法在检测性能和时间开销上取得较好的平衡，可以支持大规模安卓APP的重打包检测分析。

主权项

1.基于张量分解的安卓APP重打包检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1)：构建Java的API调用类集合SA＝{s_i|1≤i≤I}，其中s_i表示第i个API调用类，I表示Java的API调用类的总数，然后对所有待检测的安卓APP进行反编译，得到各个APP的全部Smali文件集合，并对得到的Smali文件进行第三方库过滤；步骤S2)：利用API调用在Smali文件中出现的位置，得到各个Smali文件的协同出现矩阵，对每个APP的所有Smali文件的协同出现矩阵取并集操作，获得每个APP的协同出现矩阵SC＝{s_k|1≤k≤K}，其中s_k表示第k个APP的协同出现矩阵，K表示待检测的APP总数；步骤S3)：利用所有APP的协同出现矩阵组成三阶张量步骤S4)：采用张量分解算法将得到的三阶张量X降维为二阶矩阵，从而，将每个APP的协同出现矩阵表示成一阶向量；步骤S5)：计算两个APP的向量表示之间的欧式距离D_i，j，随后，利用排序算法连接所有APP，若两个APP被相连，则认为这两个APP是重打包关系。