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利用随机森林分类器实时检测安卓恶意软件的方法

摘要

一种利用随机森林分类器实时检测安卓恶意软件的方法,包括(1)收集网络数据;(2)应用程序接口调用数据流分组;(3)提取数据流最小单元;(4)提取调用序列特征;(5)训练隐马尔科夫模型;(6)训练随机森林模型;(7)提取待检测样本的应用程序接口数据流特征;(8)将待检测样本的特征向量输入随机森林检测模型,判断字段网络特征检测模型的输出是否为恶意软件类别;(9)输出待检测样本对应的恶意软件类别。本发明能够实时检测恶意软件以及对网络中传输的软件进行检测具有良好的检测准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN107153789B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-08-13

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安电子科技大学;

    申请/专利号CN201710269007.7

  • 申请日2017-04-24

  • 分类号G06F21/56(20130101);

  • 代理机构61205 陕西电子工业专利中心;

  • 代理人田文英;王品华

  • 地址 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

  • 入库时间 2022-08-23 10:37:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-13

    授权

    授权

  • 2017-10-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20170424

    实质审查的生效

  • 2017-10-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 21/56 申请日:20170424

    实质审查的生效

  • 2017-09-12

    公开

    公开

  • 2017-09-12

    公开

    公开

  • 2017-09-12

    公开

    公开

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