[发明专利]一种基于深度学习的Android病毒静态检测方法有效
| 申请号： | 201910680599.0 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110363003B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 张伟哲;方滨兴;何慧;姜喆;王焕然 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的Android病毒静态检测方法，涉及到网络病毒检测技术领域。本发明为了解决现有的Android病毒静态检测方法存在可实际应用的检测时间较长、无法应对代码混淆、误报率和漏报率偏高、不能解决单个病毒的多恶意家族行为检测的问题。技术要点：从用户的Android端获取广义权限序列；将获取的权限序列作为黑白二分类模型的输入，将得到Android平台的应用APK的权限序列提取出来，作为分类模型的输入；如二分类结果为良性软件则直接返回给用户，如果检测的结果为恶意软件，则将它的权限序列再作为家族分类模型的输入；最终从家族检测模型中获取到预测的病毒家族种类，并返回给用户，检测结束。本发明用于Android病毒的检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 android 病毒 静态 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的Android病毒静态检测方法，其特征在于：所述方法的实现过程：(1)从用户的Android端获取广义权限序列；将每个权限映射为单词，将提取出的权限序列映射为文本中的句子，得到Android平台的应用APK的权限序列；(2)将获取的权限序列作为黑白二分类模型的输入，将得到Android平台的应用APK的权限序列提取出来，作为分类模型的输入；(3)如二分类结果为良性软件则直接返回给用户，如果检测的结果为恶意软件，则将它的权限序列再作为家族分类模型的输入；(4)最终从家族检测模型中获取到预测的病毒家族种类，并返回给用户，检测结束。
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