一种基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测方法及系统
公开
摘要
本发明涉及一种基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测方法及系统，采用全新逻辑设计，基于安卓软件中所提取的classes.dex文件，依次通过中间十六进制的转换、以及6‑gram处理，获得安卓软件所对应的频域特征图像，由此基于已知属于正常标签或恶意标签的各安卓样本软件，结合安卓样本软件所对应频域特征图像，通过网络训练方式，获得恶意软件识别模型，进而在实际实施中，完成针对目标安卓软件的恶意检测，整个技术方案能够提高安卓恶意软件的检测精度，并有效提高检测效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579970A
申请号 ：
CN202210483736.3
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-05-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
秦素娟王远奔金正平时忆杰温巧燕李明柱张胜陈飞陈静华
申请人 ：
南京明博互联网安全创新研究院有限公司;北京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市江宁区东吉大道1号(江宁开发区)
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
田凌涛
优先权 ：
CN202210483736.3
主分类号 ：
G06F21/56
IPC分类号 ：
G06F21/56 G06N3/04 G06N3/08
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
2022-06-03 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
