[发明专利]用于移动应用程序的连续验证和保护的系统

权利要求书

1.一种移动设备，所述移动设备包括：

神经形态硬件组件，所述神经形态硬件组件在所述移动设备上连续运行，其中，所述神经形态硬件组件执行以下操作：

连续监测与单个移动设备应用程序行为有关的时间序列；

在与单个移动设备应用程序行为有关的所述时间序列中，对与已知恶意软件威胁相关联的模式异常进行检测和分类；以及

生成与所述已知恶意软件威胁有关的至少一个警报。

2.根据权利要求1所述的移动设备，所述移动设备还包括一个或更多个处理器和非暂时性计算机可读介质，所述非暂时性计算机可读介质上编码有可执行指令，使得当所述可执行指令被执行时，所述一个或更多个处理器执行以下操作：

从所述神经形态硬件组件接收与所述已知恶意软件威胁有关的所述至少一个警报；

在关联传递熵ATE阶段中，使用ATE度量识别移动设备应用程序间和应用程序内通信的依赖关系中的模式异常；

在零样本学习ZSL阶段中，使用ZSL组件检测与新的恶意软件威胁相关联的模式异常；以及

隔离具有超过与风险管理政策有关的预定阈值的恶意软件风险的移动设备应用程序。

3.根据权利要求1所述的移动设备，其中，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：过滤掉恶意软件威胁的任何错误示警，以防止在所述ATE阶段中移动设备应用程序的不必要隔离。

4.根据权利要求1所述的移动设备，其中，在检测与新的恶意软件威胁相关联的模式异常时，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：使用所述ZSL组件，利用语义知识传递来增强所述ATE度量。

5.根据权利要求4所述的移动设备，其中，所述ZSL组件在多个移动设备之间传递新的恶意软件威胁知识。

6.根据权利要求1所述的移动设备，其中，在识别依赖关系中的模式异常时，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：根据利用所述ATE度量获得的移动设备应用程序之间的定向信息传递的量和所述定向信息传递的效应，生成移动应用程序行为的网络表示。

7.一种用于连续监测移动设备上的移动设备应用程序的计算机实现的方法，所述方法包括以下动作：

使在所述移动设备上连续运行的神经形态硬件组件执行以下操作：

连续监测与单个移动设备应用程序行为有关的时间序列；

在与单个移动设备应用程序行为有关的所述时间序列中，对与已知恶意软件威胁相关联的模式异常进行检测和分类；以及

生成与所述已知恶意软件威胁有关的至少一个警报。

8.根据权利要求7所述的方法，所述方法还包括以下动作：

使具有一个或更多个处理器和编码有可执行指令的非暂时性计算机可读介质的所述移动设备在所述可执行指令被执行时执行以下操作：

从所述神经形态硬件组件接收与所述已知恶意软件威胁有关的所述至少一个警报；

在关联传递熵ATE阶段中，使用ATE度量识别移动设备应用程序间和应用程序内通信的依赖关系中的模式异常；

在零样本学习ZSL阶段中，使用ZSL组件检测与新的恶意软件威胁相关联的模式异常；以及

隔离具有超过与风险管理政策有关的预定阈值的恶意软件风险的移动设备应用程序。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：过滤掉恶意软件威胁的任何错误示警，以防止在所述ATE阶段中移动设备应用程序的不必要隔离。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，在检测与新的恶意软件威胁相关联的模式异常时，所述一个或更多个处理器还执行以下操作：使用所述ZSL组件，利用语义知识传递来增强所述ATE度量。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述ZSL组件在多个移动设备之间传递新的恶意软件威胁知识。