发明 一种基于静态特征对抗混淆的安卓恶意软件检测方法 【特价】 仅包申请日之后年费
软件检测 病毒防御 计算机安全 网络安全 信息安全 1人
G06F21/56 G06F21/12 G06F8/53
摘要：本发明属于恶意软件检测领域，具体涉及一种基于静态特征对抗混淆的安卓恶意软件检测方法，包括：获取待待检测软件的APK文件，对APK文件进行反编译；采用混淆机制对恶意样本进行混淆，得到混淆样本集；将混淆样本输入到机器学习模型中，得到预测结果，根据预测结果构建混淆弹性矩阵；混淆弹性矩阵输入分类模型中，并对分类结果进行聚合，得到软件恶意性预测结果；本发明采用了集成学习的方法，将多个静态特征分类器集成为一个分类器，并在检测过程中选择性地自动化地生成不同地集成策略，使各个静态分类器所占权重不同，从而提高准确率和降低时间成本。
