一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法。本发明包含静态分析步骤、特征生成、模型构建及检测步骤。本发明抽取了能够充分代表恶意APP行为的特征，如存取隐私数据所需的权限特征，以及获取数据、传输数据的API，还有更能表征行为的敏感API对，这些特征能够对APP的意图和行为进行很好的表征，在恶意APP和正常APP中的区分度也很高。因此，使用这些特征，能够很好的提升检测的有效性。同时本发明能够解决现有基于机器学习的方法绝大多数采用批处理的方式训练模型，难以适应检测突然爆发的特定类型的恶意APP的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547607A
申请号 ：
CN202210104289.6
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-01-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张延楠尚璇谭锦志詹士潇胡麦芳
申请人 ：
杭州趣链科技有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市滨江区丹枫路399号2号楼A楼2001室
代理机构 ：
杭州奥创知识产权代理有限公司
代理人 ：
王佳健
优先权 ：
CN202210104289.6
主分类号 ：
G06F21/56
IPC分类号 ：
G06F21/56 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F21/00
防止未授权行为的保护计算机、其部件、程序或数据的安全装置
G06F21/50
监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如：处理器、固件或操作系统
G06F21/55
检测本地入侵或实施对策
G06F21/56
计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 21/56
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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