公开(公告)号：CN106548073B

公开(公告)日：2020-01-03

申请号：CN201610934889.X

申请日：2016-11-01

Applicant: 北京大学

Inventor： 李戈 ,  金芝 ,  刘雨轩

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公布了一种基于卷积神经网络的恶意安卓安装包APK的筛查方法，应用深度卷积神经网络对APK建模，使用APK原始数据作为输入，采用APK的Call Graph，根据安全敏感函数或者高频率调用(出现)函数的调用，设计相应的深度卷积神经网络进行特征自动抽取，由此检测APK是否恶意；包括模型训练过程和用训练好的模型进行APK检测过程。本发明方法可减少人为提取特征的环节，从而减少分析时间，提高普适性，增加准确率。

公开(公告)号：CN106548073A

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201610934889.X

申请日：2016-11-01

Applicant: 北京大学

Inventor： 李戈 ,  金芝 ,  刘雨轩

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公布了一种基于卷积神经网络的恶意安卓安装包APK的筛查方法，应用深度卷积神经网络对APK建模，使用APK原始数据作为输入，采用APK的Call Graph，根据安全敏感函数或者高频率调用(出现)函数的调用，设计相应的深度卷积神经网络进行特征自动抽取，由此检测APK是否恶意；包括模型训练过程和用训练好的模型进行APK检测过程。本发明方法可减少人为提取特征的环节，从而减少分析时间，提高普适性，增加准确率。