[发明专利]一种基于特权特征和污点特征的机器学习恶意软件检测方法在审
| 申请号： | 202111497710.6 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114329463A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 方黎明;朱泽升;恽昕宇 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06F8/53 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 任志艳 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本文公开了一种基于特权特征和污点特征的机器学习恶意软件检测方法，该方法基于特权特征对现有的基于污点分析的检测方案进行了改进，能够在使用较少数据量的同时实现高分类结果，通过扩展特征值的多维计算，构建基于特权特征、污点源特征和污点汇特征的特征值表，并引入Transformer对其进行分析和检测，这是基于Android平台的恶意软件检测的良好实现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特权 特征 污点 机器 学习 恶意 软件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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