一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统

    公开(公告)号:CN113127872A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110411779.6

    申请日:2021-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统,所述方法包括如下步骤:建立应用的API调用神经网络;建立应用的权限神经网络;建立应用的操作码序列神经网络;分别向上述三种神经网络输入对应的特征,获取分别输出的三种特征矢量;将三种输出的特征矢量输入到判别对抗网络中,输出应用的识别结果。述方法和系统通过建立判别对抗网络(DAN)架构对恶意应用进行识别,所述判别对抗网络(DAN)将传统的GAN中的生成器替换为鉴别器,所述判别对抗网络的其中一个鉴别器可以检测恶意软件,另一个鉴别器对混淆无感知,可以识别具有不同域的混淆和未混淆恶意应用,并消除了学习中混淆带来的偏差。

    数据解析方法以及装置、存储介质、电子装置

    公开(公告)号:CN111859860A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202010705162.0

    申请日:2020-07-21

    Abstract: 本申请公开了一种数据解析方法以及装置、存储介质、电子装置,其中,所述方法包括输入第一编码,其中,所述第一编码包括以太坊智能合约的字节码;根据所述以太坊智能合约的字节码确定第二编码,其中,所述第二编码包括对所述字节码的操作码;根据所述操作码的参数表确定所述操作码中的参数信息,其中,所述参数信息包括所述操作码的字面值字符串;通过将所述字面值字符串转义得到所述智能合约中携带的目标字符串的解析结果。本申请解决了对于太坊字节码中包含的字节码时,解析过程复杂、灵活性较低的技术问题。

    一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法

    公开(公告)号:CN110505348B

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201910794491.4

    申请日:2019-08-27

    Abstract: 本发明公开了一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法,通过对APP进行静态分析以及动态分析,得出权限评分、调用函数评分、SDK评分、流量包参数评分和域名评分,再进行加权求和,得出被评估APP的最终评分,根据评估矩阵得出被评估APP的风险评级;根据风险评级反向维护SDK风险权重库和域名风险权重库,对SDK或域名进行风险权重的修正。本发明的APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法包含用户输入的用户个人敏感信息、非用户输入的潜在用户个人敏感信息,对APP收集用户个人敏感信息的风险程度进行量化,更全面的涵盖了多种敏感信息点,细化了APP收集用户个人敏感信息的风险大小,能大批量的评估APP收集用户个人敏感信息的风险程度。

    一种事件类型识别方法及装置

    公开(公告)号:CN106095928A

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201610409465.1

    申请日:2016-06-12

    Abstract: 本发明公开了一种事件类型识别方法及装置。该方法包括以下步骤:对训练集中所有文本进行分词、提取词性处理后训练词向量空间模型,提取文本的特征,将文本表示为特征向量;对于训练集进行事件类型聚类,训练带有类型聚类正则化项的神经网络模型;对于测试样本同样进行分析、提取词性处理,并利用已经训练好的词向量模型,得到特征表示;利用类型聚类正则化项的神经网络模型进行事件类别识别。借助于本发明的技术方案,能够利用同一群组中的类型共享信息来减轻标注数据不平衡带来的问题。

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