[发明专利]基于多特征快速高效的安卓恶意软件检测方法在审
| 申请号： | 202110003149.5 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112668006A | 公开（公告）日： | 2021-04-16 |
| 发明（设计）人： | 解男男;白宏鹏;从立钢;祁晖;任维武 | 申请（专利权）人： | 长春理工大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 曲博 |
| 地址： | 130000 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 基于多特征快速高效的安卓恶意软件检测方法，涉及智能手机信息安全领域，解决现有使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其数据处理能力，检测效果不佳，而使用多特征的机器学习算法虽然提升了检测效果，却需要大量的时间以及高质量的硬件来满足检测条件等问题。本发明将CatBoost算法应用到安卓恶意软件检测与分类领域，将权限与Dalvik操作码特征相结合，利用N‑Gram方法对特征进行切分，并设计特征降维方法对其进行处理，能够更全面地表现安卓应用信息，以便更精确地建立特征模型。本发明的检测方法大幅度减少数据的存储空间，降低检测的计算复杂度，能够快速且精确的检测安卓恶意软件。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 快速 高效 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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