[发明专利]一种面向电力企业的移动应用恶意软件检测方法及系统在审
| 申请号： | 201811389269.8 | 申请日： | 2018-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN109684837A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 李勇;马媛媛;张涛;陈牧;戴造建;邵志鹏;石聪聪;陈璐;李尼格;席泽生 | 申请（专利权）人： | 全球能源互联网研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53;G06K9/62;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 102209 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种面向电力企业的移动应用恶意软件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测软件，并对所述待测软件进行反编译获得所述待测软件的源代码；提取所述源代码的特征向量，并将所述源代码的特征向量输入到预先构建的支持向量机SVM分类模型进行比对，确定所述待检测软件是否为恶意软件；其中，所述SVM分类模型包括：SVM分类器，所述SVM分类器基于双重权重增量方法进行迭代更新。本发明技术方案解决了支持向量机不适合大量样本的分类学习，本发明提出一种基于双权重函数的SVM增量学习算法对应用样本进行学习分类，该方法能够在保证应用分类精度不下降的前提下，最大限度降低学习时间，提高学习效率。 | ||
| 搜索关键词： | 源代码 恶意软件检测 待检测软件 支持向量机 待测软件 电力企业 特征向量 移动应用 样本 迭代更新 恶意软件 方案解决 权重函数 权重增量 学习效率 应用分类 增量学习 比对 构建 算法 编译 学习 分类 应用 保证 | ||
【主权项】：
1.一种面向电力企业的移动应用恶意软件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测软件，并对所述待测软件进行反编译获得所述待测软件的源代码；提取所述源代码的特征向量，并将所述源代码的特征向量输入到预先构建的支持向量机SVM分类模型进行比对，确定所述待检测软件是否为恶意软件；其中，所述SVM分类模型包括：SVM分类器，所述SVM分类器基于双重权重增量方法进行迭代更新。
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