[发明专利]一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法

说明书

一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法，属于软件检测领域。传统Android防御机制难以应对恶意软件数量和种类的快速增加。一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法，使用apktool对待检测软件样本集文件进行反编译，得到应用程序的反编译资源文件，从反编译资源文件中提取特征集合，将提取的特征几何按使用次数从低到高排序，选择频率高的特征合并为特征集，并对特征集进行量化；采用门控循环单元处理具有时序变化的特征，以进行检测动态特征。本发明能够有效地检测使用混淆技术的恶意软件，且提高了检测的准确率。

技术领域

本发明涉及一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法。

背景技术

近年来，移动互联网的快速发展使得智能手机逐渐成为我国国家基础信息设备。如今，智能手机集各类应用于一身，如拍照、地图导航、即时通讯、网络支付、网络购物、娱乐、在线学习等。因此，智能手机中存储了大量的个人信息，其中包括隐私信息，如个人相片、通话记录等；账户，如网银账号、社交账号等；设备信息，如位置信息、手机号码等。由于智能手机实时联接网络的特性，用户的个人信息容易被恶意应用泄露、利用，因此具有潜在的安全问题。

在智能手机操作系统中，主要以Android、iOS操作系统为主。传统Android防御机制难以应对恶意软件数量和种类的快速增加，Android平台易受到新的和未知的恶意软件的攻击。Android智能手机在大量普及的同时，由于系统底层的源代码完全免费开源、第三方应用商店安全审核机制的不规范以及用户信息安全意识薄弱等因素的存在，导致Android平台上的恶意软件大行其道，用户感染数量与日俱增，对用户的个人隐私以及财产安全造成了极大的威胁，特别是近年来移动支付的兴起，安全的手机支付环境也变得越来越重要。基于Android系统的开源性，Android恶意软件检测一直是网络安全研究的热点之一。针对目前Android恶意软件中混淆技术的广泛使用，以及对使用混淆技术的Android恶意软件的检测效果差的问题，为了保护Android操作系统的安全，需要一种有效的Android恶意软件检测系统可以帮助改善Android系统和用户所面临的日益严峻的安全形势。

发明内容

由于Android系统的开源性，Android恶意软件检测一直是网络安全研究的热点之一。针对目前Android恶意软件中混淆技术的广泛使用，以及对使用混淆技术的Android恶意软件的检测效果差的问题，本发明的目的是为了解决上述的问题，而提出一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法。

一种基于改进朴素贝叶斯算法和门控循环单元混合的恶意软件检测方法，所述方法通过以下步骤实现：

步骤一、使用apktool对待检测软件样本集文件进行反编译，得到应用程序的反编译资源文件，包括：AndroidManifest.xml清单文件和smali字节码文件；

步骤二、从反编译资源文件中提取特征集合，包括：Permission集合、Intent集合和敏感API集合；将提取的特征几何按使用次数从低到高排序，选择频率高的特征合并为特征集，并对特征集进行量化；其中，

Permission集合和Intent集合从AndroidManifest.xml文件中得到；

敏感API集合从smali文件中得到；通过baksmali工具对classes.dex文件进行反编译解析，得出被调用的API接口，chmod是用于改变用户权限的敏感API；通过解析classes.dex文件，得到敏感API特征；

步骤三、采用门控循环单元处理具有时序变化的特征，以进行检测动态特征。