[发明专利]一种基于深度学习的Android平台恶意应用检测方法及装置有效
| 申请号： | 201410356930.0 | 申请日： | 2014-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN104123500B | 公开（公告）日： | 2017-07-28 |
| 发明（设计）人： | 袁振龙 | 申请（专利权）人： | 北京知多星科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙)11371 | 代理人： | 吴开磊 |
| 地址： | 100083 北京市海淀区中关村*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的Android恶意应用检测方法及装置。该方法包括步骤1，Android应用原始安装文件特征提取；步骤2，Android应用安装运行特征提取；步骤3，Android应用深度学习模型建立；步骤4，Android的正常应用与恶意应用识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 android 平台 恶意 应用 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的Android平台恶意应用检测方法，其特征在于，包括：步骤1，Android应用原始安装文件特征提取；步骤2，Android应用安装运行特征提取；步骤3，Android应用深度学习模型建立；步骤4，Android的正常应用与恶意应用识别；其中，步骤1包括：步骤11，解压缩Android应用的原始安装文件，获取应用安装文件包含的若干代码文件；步骤12，解析上述步骤获取的代码文件，获取Android应用的权限使用和API接口函数清单；步骤13，搜索上述清单中的敏感权限使用和敏感API接口函数，提取多维特征组合。
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