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摘 要:本发明公开了一种融合频繁项集(Apriori)算法与随机森林算法的安卓(Android)恶意检测方法,涉及信息处理技术领域。对Android应用样本进行反编译,根据从各反编译文件中提取权限和函数调用静态特征,以获得样本集中权限之间的关联关系;基于Apriori算法挖掘出恶意样本和正常样本的频繁3‑项集,进而结合敏感应用程序编程接口(Application Programming Interface,API)函数调用生成特征;采用随机森林分类器实现对特征的学习和分类,从而实现Android恶意应用检测。利用本发明进行Android应用软件的恶意检测,系统资源消耗低,且具有非常高的检测准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910002795.2 | 专利名称: | 融合频繁项集与随机森林算法的Android恶意应用检测方法及系统 |
申请日: | 2019-01-02 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F21/56搜分类 网络安全 信息安全检测 软件安全搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |