[发明专利]一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法、装置及设备

说明书

本说明书一个或多个实施例提供一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法、装置及设备，包括：基于浅层遍历策略遍历Android应用以提取广告控件；基于广告控件提取欺骗性广告样本，欺骗性广告样本对应至少四种不同的广告类型；提取欺骗性广告样本的图片特征和文字特征；将至少四种不同的广告类型、欺骗性广告样本的图片特征和文字特征作为训练样本集，以训练样本集训练机械学习模型，得到欺骗性广告类型识别模型；利用欺骗性广告类型识别模型进行欺骗性广告类型检测。本发明通过对不同类型的欺骗性广告的分类，能够根据该体系针对每一种欺诈性广告的不同特征进行识别和检测，对广告本身所推送的内容进行分析从而检测应用中的欺诈性广告。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及软件安全技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法、装置及设备。

背景技术

现有技术对欺骗性广告检测中，针对广告的图片、文本和URL作为特征进行学习分类以从广告中识别出欺骗性广告，但并未提及获取广告控件的方法，现有技术在对欺诈性广告的检测中，对广告控件做到了提取但并没有分析广告本身的内容，而且由于广告具有时效性，之前存在的欺骗性广告到现在可能已经停止使用，因此现有技术只基于原有的欺骗性广告进行学习是不足以满足时代发展的，现有技术对欺骗性广告的识别没有达到轻量级和快速的检测，对欺骗性广告的分类和识别不够精确和宽泛。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法、装置及设备，以解决现有技术没有轻量级和快速的进行欺骗性广告检测，以及对欺骗性广告的分类和识别不精确且不宽泛的问题。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种基于深度学习的Android欺骗性广告检测方法，包括：

基于浅层遍历策略遍历Android应用以提取广告控件；

基于所述广告控件提取欺骗性广告样本，所述欺骗性广告样本对应至少四种不同的广告类型；

提取所述欺骗性广告样本的图片特征和文字特征；

将所述至少四种不同的广告类型、所述欺骗性广告样本的图片特征和文字特征作为训练样本集，以所述训练样本集训练机械学习模型，得到欺骗性广告类型识别模型；

利用所述欺骗性广告类型识别模型进行欺骗性广告类型检测。

可选的，所述浅层遍历策略，包括：规定对所述Android应用的遍历层次和遍历次数，优先遍历所述Android应用的浅层次页面。

可选的，所述基于浅层遍历策略遍历Android应用以提取广告控件，包括：

动态安装并运行所述Android应用；

基于所述浅层遍历策略遍历所述Android应用；

根据所述广告控件的调用函数调用栈和属性特征提取所述广告控件。

可选的，所述欺骗性广告样本对应至少四种不同的广告类型，包括：

通过购物链接引诱用户进行点击操作的所述欺骗性广告样本；

伪装成杀毒软件提示或者中毒警告引诱所述用户进行所述点击操作的所述欺骗性广告样本；

伪装成系统或第三方应用按钮引诱所述用户进行所述点击操作的所述欺骗性广告样本；

伪装成更新通知引诱所述用户进行所述点击操作的所述欺骗性广告样本。

可选的，所述以所述训练样本集训练机械学习模型，得到欺骗性广告类型识别模型，包括：

对所述欺骗性广告样本进行色差调整，得到色差对抗样本，一个所述欺骗性广告样本对应至少两个所述色差对抗样本；