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。

    基于表示学习的相似移动应用计算方法及装置

    公开(公告)号:CN110879861B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN201910834941.8

    申请日:2019-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于表示学习的相似移动应用计算方法,所述方法包括:读取移动应用相关的文档、网页以及图数据库中的三元组,获取与文档、网页以及图数据库中与所述移动应用相关的实体,构建表示学习算法‑网络嵌入模型LINE网络;基于LINE负采样技术优化Skip‑gram模型,通过所述Skip‑gram模型训练所述LINE网络,得到每个实体以及移动应用自身的向量表示;根据每个实体以及移动应用自身的向量表示,对移动应用进行相似度计算。

    APP典型业务流程信息服务安全风险点的识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114840854A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210380431.X

    申请日:2022-04-12

    Abstract: 本发明公开了一种APP典型业务流程信息服务安全风险点的识别方法及装置,包括:对APP功能点进行逻辑拆分,以在逻辑拆分后获取该APP的功能逻辑、内容逻辑、构造逻辑和运行逻辑;确定该APP的功能逻辑、内容逻辑、运行逻辑以及构造逻辑相互之间的关系,以生成该APP的典型业务流程;基于该APP的典型业务流程,根据预设的风险点匹配规则判定信息服务安全风险点。本申请的方法对APP功能点进行逻辑拆分,并确定出拆分后的逻辑之间的关系,从而确定APP的典型业务流程,以实现识别信息服务安全风险点,本申请的方法的结果客观,且适用性强。

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