[发明专利]程序安装包检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种程序安装包检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取程序安装包中的图像数据；

通过预设的第一模型提取每个所述图像数据的特征向量；

将所述特征向量输入预设的第二模型，得到每个所述图像数据对应的特征值；

根据所得到的特征值判定所述程序安装包是否包含不良图像。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型通过下述方式预先获得：

获取图像样本，所述图像样本包括多个第一图像数据和多个第二图像数据，所述多个第一图像数据均对应于预设的第一标签，所述多个第二图像数据均对应于第二标签；

通过所述第一模型提取所述图像样本中所有图像数据的特征向量；

对所述图像样本中所有图像数据的特征向量进行分类模型训练，得到所述第二模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述图像样本中所有图像数据的特征向量进行分类模型训练，得到所述第二模型的步骤，包括：

利用预设的逻辑回归算法对所述图像样本中所有图像数据的特征向量进行训练，得到逻辑回归分类模型，将所述逻辑回归分类模型作为所述第二模型。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一模型提取所述图像样本中所有图像数据的特征向量之前，还包括：

将所述图像样本中的所有图像数据均缩放到预设尺寸。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所得到的特征值判定所述程序安装包是否包含不良图像的步骤，包括：

将得到的所述特征值与预设阈值进行比较，若存在大于所述预设阈值的特征值，则判定所述程序安装包包含不良图像；若不存在大于所述预设阈值的特征值，则判定所述程序安装包不包含不良图像。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型为AlexNet深度学习网络模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量为所述图像数据对应的4096维特征向量。

8.一种程序安装包检测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取程序安装包中的图像数据；

特征向量提取模块，用于通过预设的第一模型提取每个所述图像数据的特征向量；

特征值计算模块，用于将所述特征向量输入预设的第二模型，得到每个所述图像数据对应的特征值；

检测模块，用于根据所得到的特征值判定所述程序安装包是否包含不良图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述电子设备执行以下操作：

获取程序安装包中的图像数据；

通过预设的第一模型提取每个所述图像数据的特征向量；

将所述特征向量输入预设的第二模型，得到每个所述图像数据对应的特征值；

根据所得到的特征值判定所述程序安装包是否包含不良图像。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的步骤。