公开(公告)号：CN118395435A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410362367.1

申请日：2024-03-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱洪亮 ,  李翔宇 ,  辛阳 ,  姚良威

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本专利提出一种应用于移动设备安全领域，基于静态检测多模态特征对安卓恶意软件进行检测的方法。在实现恶意软件检测的同时，针对传统的检测方式往往依赖于单一模态特征，检测的全面性受到限制的问题提出改进。该方案的主要包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及最后的分类决策模块。具体涉及对原始APK文件进行反编译，随后提取可视化的图像特征，API序列语义特征以及敏感权限特征。通过特征融合策略将三种模态的特征整和在一起视为对原始APK文件的统一表示，并基于融合后的特征进行检测，识别当前应用是否为恶意软件。本专利可用于移动设备安全管理，网络安全监控以及合规风控等领域。

公开(公告)号：CN118395435B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202410362367.1

申请日：2024-03-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱洪亮 ,  李翔宇 ,  辛阳 ,  姚良威

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本专利提出一种应用于移动设备安全领域，基于静态检测多模态特征对安卓恶意软件进行检测的方法。在实现恶意软件检测的同时，针对传统的检测方式往往依赖于单一模态特征，检测的全面性受到限制的问题提出改进。该方案的主要包括数据预处理模块，特征提取模块，特征融合模块以及最后的分类决策模块。具体涉及对原始APK文件进行反编译，随后提取可视化的图像特征，API序列语义特征以及敏感权限特征。通过特征融合策略将三种模态的特征整和在一起视为对原始APK文件的统一表示，并基于融合后的特征进行检测，识别当前应用是否为恶意软件。本专利可用于移动设备安全管理，网络安全监控以及合规风控等领域。