-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110298171A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910521357.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动互联网大数据应用的智能检测与安全防护方法。随着移动App大数据时代的到来，可以发现越来越多的移动应用被复制或重新包装。不法分子通过对原生移动应用进行高度模仿、植入恶意代码等行为来重新打包移动应用，使得用户在使用应用经常会时造成隐私泄露、远程控制等危害。本发明使用描述熵相似方法、资源相似检测、统计相似检测以及字符串相似智能检测进行检测移动应用是否存在剽窃或恶意行为，智能分析其是否存在恶意攻击代码以及潜在漏洞；通过聚类算法、混淆加密技术等对应用程序进行分类和安全加固，实现对移动大数据应用的智能检测及安全防护。
-
公开(公告)号：CN119888302A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411718099.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种图像安全检测方法。该方法包括：获取目标图像；将目标图像输入至图像检测模型中，得到第一概率，第一概率为目标图像属于生成式图像的概率；图像检测模型是根据第一样本图像和第一标签进行训练得到的；将目标图像输入至目标检测模型中，得到至少一个对象各自对应的第二概率，至少一个对象为目标图像中的对象，第二概率为对应的对象属于生成式对象的概率；目标检测模型是根据第二样本图像和第二标签进行训练得到的；根据第一概率和至少一个对象各自对应的第二概率，确定目标图像的类型，目标图像的类型为生成式图像或者非生成式图像。本申请的方案提高了对目标图像进行安全检测的精确度。
-
公开(公告)号：CN110298171B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910521357.7
申请日：2019-06-17
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动互联网大数据应用的智能检测与安全防护方法。随着移动App大数据时代的到来，可以发现越来越多的移动应用被复制或重新包装。不法分子通过对原生移动应用进行高度模仿、植入恶意代码等行为来重新打包移动应用，使得用户在使用应用经常会时造成隐私泄露、远程控制等危害。本发明使用描述熵相似方法、资源相似检测、统计相似检测以及字符串相似智能检测进行检测移动应用是否存在剽窃或恶意行为，智能分析其是否存在恶意攻击代码以及潜在漏洞；通过聚类算法、混淆加密技术等对应用程序进行分类和安全加固，实现对移动大数据应用的智能检测及安全防护。
-
公开(公告)号：CN109858249B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910118777.0
申请日：2019-02-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种移动恶意软件大数据的快速智能比对和安全检测方法。随着移动软件应用发展势头迅猛，很多流行的移动应用被复制或重新包装。攻击者可能通过重包装应用程序以达到插入广告盈利或者传播恶意软件。海量的移动软件代码形成大数据，相似性的比较计算体量非常庞大。本发明使用压缩字符串、描述熵与哈希值方法结合提出快速智能比对检测算法，计算得到移动应用软件之间的相似度，若它们的相似度大于或等于预定的阈值，则认为检测程序有重包装或剽窃的嫌疑，进而分析检测的移动软件是否存在恶意攻击代码，最后实现移动软件大数据的快速安全检测。
-
公开(公告)号：CN109858249A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910118777.0
申请日：2019-02-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明公开了一种移动恶意软件大数据的快速智能比对和安全检测方法。随着移动软件应用发展势头迅猛，很多流行的移动应用被复制或重新包装。攻击者可能通过重包装应用程序以达到插入广告盈利或者传播恶意软件。海量的移动软件代码形成大数据，相似性的比较计算体量非常庞大。本发明使用压缩字符串、描述熵与哈希值方法结合提出快速智能比对检测算法，计算得到移动应用软件之间的相似度，若它们的相似度大于或等于预定的阈值，则认为检测程序有重包装或剽窃的嫌疑，进而分析检测的移动软件是否存在恶意攻击代码，最后实现移动软件大数据的快速安全检测。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.024 seconds)
