基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201310742073.3
IPC分类号：G06F21/56
申请日期：
2013-12-30
申请人：
南京理工大学常熟研究院有限公司

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著录项信息

专利名称	基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法
申请号	CN201310742073.3	申请日期	2013-12-30
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-07-01	公开/公告号	CN104751052A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F21/56 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F21/24 （转入G06F 21/60） G06F21/50 监控用户、程序或设备，以维护平台完整。例如处理器、固件或操作系统〔2013.01〕 G06F21/55 检测本地入侵或实施对策〔2013.01〕 G06F21/56 计算机恶意软件检测或处理，例如反病毒装置〔2013.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;2;1;/;5;6查看分类表>
申请人	南京理工大学常熟研究院有限公司	申请人地址	江苏省苏州市常熟市经济技术开发区科创园研究院路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京理工大学常熟研究院有限公司	当前权利人	南京理工大学常熟研究院有限公司
发明人	李千目;李嘉;张宏
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法。第一步，终端执行软件，捕获软件运行时所调用的API函数；第二步，分析5个敏感行为相关的NativeAPI调用序列，5个敏感行为为特权行为、进程行为、文件行为、网络行为和终端内存操作行为，统计出这5个敏感行为相关NativeAPI函数的调用频率；第三步，将调用频率作为软件的动态行为特征，送入云端用SVM算法进行建模并训练分类器，最终利用学习好的分类器检测出恶意的软件行为。本发明采用动态检测技术可以不受变形和加壳加密技术的影响，且能够分析检测自修改程序，弥补静态行为分析无法检测变种行为的不足，能够高效的检测出恶意的软件行为。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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