[发明专利]基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法在审
| 申请号： | 202211047790.X | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115310089A | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 张有为;葛方丽;薛兵;王祎飞;陈思;郭赵飞;耿政 | 申请（专利权）人： | 郑州信大先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州德勤知识产权代理有限公司 41128 | 代理人： | 武亚楠 |
| 地址： | 450000 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，按照功能类别对样本应用程序集apk进行分类，得到M个不同功能类别的样本子集；步骤2，从样本子集的应用清单AndroidManifest.xml文件中提取出第一类特征属性，根据样本子集的.smali文件提取出第二类特征属性，构造出基础特征矩阵R；步骤3，筛选出共有特征集合，作为特征子集X；步骤4，基于极限学习机算法进行模型训练得到初始分类检测模型等；步骤5，提取待检测应用程序apk，利用分类检测模型检测待检测应用程序是否为恶意应用程序。本发明能够快速高效地检测出威胁Android系统信息安全的恶意应用程序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 正则 极限 学习机 恶意 apk 检测 方法 | ||
【主权项】：
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