移动终端恶意行为检测方法、系统、介质、设备及应用

发明专利有效专利

申请号：
CN202110042093.4
IPC分类号：G06F21/56;G06N20/00
申请日期：
2021-01-13
申请人：
青岛大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	移动终端恶意行为检测方法、系统、介质、设备及应用
申请号	CN202110042093.4	申请日期	2021-01-13
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-23	公开/公告号	CN113158183A
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;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	青岛大学	申请人地址	山东省青岛市南宁区宁夏路308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	青岛大学	当前权利人	青岛大学
发明人	杨国为;于腾;张青松;杨会渠;迟洁茹
代理机构	重庆市信立达专利代理事务所（普通合伙）	代理人	陈炳萍

摘要

本发明属于移动终端恶意行为信息检测技术领域，公开了一种移动终端恶意行为检测方法、系统、介质、设备及应用，包括：验证同类行为特征集合的紧密覆盖集的存在性，提出同类行为特征集合的紧密覆盖集构造算法和同类行为特征区域紧密覆盖面模型和求解算法；分别实现动静态分析相结合的程序行为特征提取方法、融合独立性、连续性分析的移动终端恶意行为特征提取方法，并训练样本的鲁棒化；构建基于紧密覆盖学习的移动终端恶意行为检测模型。本发明不需要对各个应用进行插装，监控应用的所有行为，攻击者无法通过调用冷僻的API绕过监控，也很难发现或对抗监控模块，将现有基于机器学习的移动终端恶意行为检测方法的错误检测率降低3％左右。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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