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公开(公告)号：CN109858617A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910126693.1
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种优化初始化方式的烟花计算方法，通过随机初始化2N个烟花，对烟花适应度值进行升序排序；计算升序数组中两个相邻解的欧氏距离，距离小于的烟花直接抛弃，距离大于的烟花保留为初始化烟花，直到找出N个符合条件的烟花。本发明对基础烟花计算方法的初始化方式进行了改进，通过适应度值和烟花距离综合选择初始化烟花，使初始烟花分布更均匀，提高初始烟花的搜索能力，避免陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN109858606A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910126712.0
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明属于进化算法技术领域，具体涉及一种改进粒子群算法的方法。由于粒子群算法有前期收敛速度快后期收敛速度慢的缺点，这就使得粒子无法全面的搜索整个空间。针对粒子群算法的这个缺点，本发明改进粒子群算法中的速度更新方式，在原来的速度更新公式中引入一个压缩因子λ。压缩因子λ的引入可以控制粒子群算法的收敛，使得粒子有机会搜索空间中不同的区域，并获得高质量的粒子。改进后的方法可以有效的提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
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公开(公告)号：CN109858250B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910126764.8
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于级联分类器的安卓恶意代码检测模型方法，获取待检测的apk文件；使用apktool反汇编apk提取资源文件，图片文件和布局文件；使用dex2jar将apk反编译成java源码；使用jd‑gui查看APK中classes.dex转化出的jar文件，即源码文件；从反汇编的文件中提取操作码序列和api调用；将操作码序列和api调用特征合并为一个特征；用特征训练级联分类器，降低恶意代码误检率。本发明有效的区分良性样本和恶意软件，降低恶意软件的误检率，实现安卓端的应用安全；本发明是一种检测率高，成功率高，误检率低的检测方法；通过级联分类器的检测恶意软件，有效的降低恶意代码的误报率，同时比单个分类器的检测高效，比多个分类器的检测节约时间，大大提升了安卓端恶意代码检测的效率。
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公开(公告)号：CN109858250A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910126764.8
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于级联分类器的安卓恶意代码检测模型方法，获取待检测的apk文件；使用apktool反汇编apk提取资源文件，图片文件和布局文件；使用dex2jar将apk反编译成java源码；使用jd-gui查看APK中classes.dex转化出的jar文件，即源码文件；从反汇编的文件中提取操作码序列和api调用；将操作码序列和api调用特征合并为一个特征；用特征训练级联分类器，降低恶意代码误检率。本发明有效的区分良性样本和恶意软件，降低恶意软件的误检率，实现安卓端的应用安全；本发明是一种检测率高，成功率高，误检率低的检测方法；通过级联分类器的检测恶意软件，有效的降低恶意代码的误报率，同时比单个分类器的检测高效，比多个分类器的检测节约时间，大大提升了安卓端恶意代码检测的效率。
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