专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于多模态神经网络的安卓恶意应用程序识别方法-CN202111564448.2在审
  • 孙聪;史鉴;王培丞;伍亚飞;马建峰 - 西安电子科技大学
  • 2021-12-20 - 2022-05-13 - G06F21/56
  • 本发明公开一种基于多模态神经网络的安卓恶意应用程序识别方法,主要解决现有技术中使用单一特征识别恶意程序以及无法有效融合不同特征的问题。其实现方案是:从相关样本库和国内外主流应用市场下载恶意和良性的安卓应用软件样本;构建与安卓应用程序恶意行为和漏洞有关的关键应用程序接口列表;根据该列表和调用跟踪图生成所有软件样本的关键调用路径,并利用该路径和调用跟踪图构建应用程序的抽象流图;将关键调用路径向量化,使用抽象流图和向量化的关键调用路径对多模态神经网络进行训练;利用训练好的多模态网络识别恶意程序。本发明能有效融合应用程序不同特征,准确区分应用程序的良性和恶意行为,可用于对安卓应用程序的检测。
  • 基于多模态神经网络恶意应用程序识别方法
  • [发明专利]基于抽象流图和图神经网络的安卓应用程序分类方法-CN202111566330.3在审
  • 孙聪;史鉴;王培丞;伍亚飞;马建峰 - 西安电子科技大学
  • 2021-12-20 - 2022-05-13 - G06F21/56
  • 本发明公开一种基于抽象流图和图神经网络的安卓应用程序分类方法,主要解决现有技术对未知恶意应用程序识别能力弱和无法准确识别恶意程序行为的问题。其实现方案是:从相关样本库和国内外主流应用市场下载恶意和良性的安卓应用软件样本;构建与安卓应用程序恶意行为和漏洞有关的关键应用程序接口API列表;生成安卓应用程序的调用跟踪图,并利用其和API列表构建安卓应用程序的抽象流图;为抽象流图添加标签并使用带标签的抽象流图对图神经网络GNN进行训练;利用训练好的图神经网络GNN对未知安全性的安卓应用程序分出良性或恶意的类别。本发明具有泛化能力强及对良性和恶意应用程序的行为区分度高的优点,可用于对恶意应用程序的检测。
  • 基于抽象神经网络应用程序分类方法
  • [发明专利]基于多粒度匹配的Android第三方功能库检测方法-CN202210000155.X在审
  • 孙聪;伍亚飞;王培丞;史鉴;马建峰 - 西安电子科技大学
  • 2022-01-02 - 2022-05-13 - G06F21/57
  • 本发明公开一种基于多粒度匹配的安卓应用程序第三方库检测方法,主要解决现有技术无法检测被无效代码插入与控制流随机化混淆的应用程序问题,其方案是:通过反编译提取安卓应用程序静态信息和库文件静态信息;根据静态信息设计应用程序类过滤器与库过滤器,并将每个应用程序类过滤器与库过滤器进行匹配,得到潜在匹配类集合;将应用程序中的类与其潜在匹配库类集合中的每个类进行粗粒度匹配,得到应用程序类与库类多对多匹配结果;将粗粒度匹配的应用程序类与库类进行细粒度匹配,得到应用程序类与库类的一对一匹配结果,依据该匹配结果确定出应用程序是否包含第三方库。本发明检测精确率、召回率、F1值高,可用于安卓应用程序的第三方库检测。
  • 基于粒度匹配android第三功能检测方法

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