[发明专利]基于两层机器学习的Android恶意软件检测方法在审
| 申请号： | 202210588400.3 | 申请日： | 2022-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN115221514A | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 肖勇才;杨浩;徐建;刘旷也;章玲玲 | 申请（专利权）人： | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137 | 代理人： | 吴称生 |
| 地址： | 330096 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于两层机器学习的Android恶意软件检测方法，采用贝叶斯算法、高斯混合模型算法、Mean shift算法作为第一层机器学习算法构建基本分类器，采用MLP算法作为第二层机器学习算法构建元分类器，得到两层机器学习模型；通过监视已被标记的良性和恶意应用程序的运行状态来提取应用程序的行为特征并生成特征向量；训练两层机器学习模型；通过监视未知应用程序的运行状态来提取未知应用程序的行为特征并生成特征向量，两层机器学习模型根据未知应用程序的特征向量预测判断未知应用程序是良性的还是恶意的。本发明运用互信息特征选择算法和两层机器学习模型实现基于多种行为特征的高精度恶意软件检测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 android 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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