基于动态行为序列和深度学习的恶意行为实时检测系统

授权

摘要

本发明属于移动安全技术领域，具体为一种基于动态行为序列和深度学习的恶意软件实时检测系统，本发明系统包括两个核心模块：应用动态行为实时采集子系统和应用行为实时判别子系统，应用动态行为实时采集子系统用于持续、可靠地记录应用所调用的框架层函数调用接口与和内核层系统调用序列，以表征应用所产生的行为；为应用行为判别子系统提供行为判别依据；应用行为实时判别子系统利用深度学习技术探索行为序列信息内在联系，使用机器学习模型对上述调用序列进行即时判别，以高效准确地识别出应用中的恶意行为。系统还包括数据处理模块和数据通信模块，用来协助两个核心模块的运行。本发明可有效缓解移动系统生态面临的安全问题与威胁。

基本信息

专利标题：

基于动态行为序列和深度学习的恶意行为实时检测系统

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112417450A

申请号：

CN202011312359.4

公开（公告）日：

2021-02-26

申请日：

2020-11-20

授权号：

CN112417450B

授权日：

2022-05-20

发明人：

杨珉张源张晓寒张谧

申请人：

复旦大学

申请人地址：

上海市杨浦区邯郸路220号

代理机构：

上海正旦专利代理有限公司

代理人：

陆飞

优先权：

CN202011312359.4

主分类号：

G06F21/56

IPC分类号：

G06F21/56 G06F9/54