[发明专利]基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法在审
| 申请号： | 201310742073.3 | 申请日： | 2013-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN104751052A | 公开（公告）日： | 2015-07-01 |
| 发明（设计）人： | 李千目;李嘉;张宏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学常熟研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 215513 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法。第一步，终端执行软件，捕获软件运行时所调用的API函数；第二步，分析5个敏感行为相关的NativeAPI调用序列，5个敏感行为为特权行为、进程行为、文件行为、网络行为和终端内存操作行为，统计出这5个敏感行为相关NativeAPI函数的调用频率；第三步，将调用频率作为软件的动态行为特征，送入云端用SVM算法进行建模并训练分类器，最终利用学习好的分类器检测出恶意的软件行为。本发明采用动态检测技术可以不受变形和加壳加密技术的影响，且能够分析检测自修改程序，弥补静态行为分析无法检测变种行为的不足，能够高效的检测出恶意的软件行为。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svm 算法 移动 智能 终端 软件 动态 行为 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法，其特征在于采用云处理和机器学习，具体步骤如下：第一步，终端执行软件，捕获软件运行时所调用的API函数；第二步，分析5个敏感行为相关的Native?API调用序列，5个敏感行为为特权行为、进程行为、文件行为、网络行为和终端内存操作行为，统计出这5个敏感行为相关Native?API函数的调用频率；第三步，将调用频率作为软件的动态行为特征，送入云端用SVM算法进行建模并训练分类器，最终利用学习好的分类器检测出恶意的软件行为。
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