公开(公告)号：CN109784057A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201910008863.6

申请日：2019-01-04

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司

Inventor： 严寒冰 ,  何能强 ,  丁丽 ,  李佳 ,  张华 ,  秦佳伟 ,  王森淼 ,  马宏谋 ,  石亚彬 ,  狄少嘉 ,  徐原 ,  温森浩 ,  李志辉 ,  姚力 ,  朱芸茜 ,  郭晶 ,  朱天 ,  高胜 ,  胡俊 ,  王小群 ,  张腾 ,  陈阳 ,  李世淙 ,  徐剑 ,  吕利锋 ,  党向磊 ,  王适文 ,  刘婧 ,  饶毓 ,  张帅 ,  贾子骁 ,  肖崇蕙 ,  吕志泉 ,  韩志辉 ,  马莉雅 ,  雷君 ,  周彧 ,  高川 ,  周昊 ,  楼书逸 ,  文静 ,  贾世琳 ,  沈阿娜 ,  占深信 ,  黄薪宇 ,  杜代忠

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明涉及一种安卓应用加固识别方法、控制器及介质，所述方法包括：获取待检测APK的四大组件比例和/或可疑文件比例，将所述四大组件比例与预设的第一阈值相比较，若所述四大组件比例小于所述第一阈值，则判断所述待检测APK加固，否则，判断所述待检测APK未加固；将所述可疑文件比例与预设的第二阈值相比较，若所述可疑文件比例大于等于所述第二阈值，则判断所述待检测APK加固，否则，判断所述待检测APK未加固。本发明仅通过分析四大组件比例和可疑文件比例等特征，无需运行应用程序即可识别安卓应用是否加固，提高了加固识别的运行效率和准确度。

公开(公告)号：CN113468534B

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111018641.6

申请日：2021-09-01

Applicant: 北京邮电大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张华 ,  秦佳伟 ,  李文敏 ,  涂腾飞 ,  王华伟 ,  严定宇 ,  崔栋 ,  杜代忠

IPC: G06F21/56 ,  G06F21/57

Abstract: 本公开提供一种针对安卓应用程序的漏洞检测方法及相关装置，包括：构建目标安卓应用程序的控制流图；基于控制流图，构建目标安卓应用程序的程序依赖图；根据程序依赖图，构建目标安卓应用程序的漏洞特征；利用漏洞特征训练预先构建的机器学习模型，得到漏洞检测模型，并基于漏洞检测模型检测目标安卓应用程序的漏洞。本公开提供的针对安卓应用程序的漏洞检测方法及相关装置，根据获取到的具有语义的安卓应用程序的漏洞特征，训练得到具有上下文感知的漏洞检测模型，能够快速有效的检测安卓应用程序的漏洞。

公开(公告)号：CN113468534A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202111018641.6

申请日：2021-09-01

Applicant: 北京邮电大学 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张华 ,  秦佳伟 ,  李文敏 ,  涂腾飞 ,  王华伟 ,  严定宇 ,  崔栋 ,  杜代忠

IPC: G06F21/56 ,  G06F21/57

Abstract: 本公开提供一种针对安卓应用程序的漏洞检测方法及相关装置，包括：构建目标安卓应用程序的控制流图；基于控制流图，构建目标安卓应用程序的程序依赖图；根据程序依赖图，构建目标安卓应用程序的漏洞特征；利用漏洞特征训练预先构建的机器学习模型，得到漏洞检测模型，并基于漏洞检测模型检测目标安卓应用程序的漏洞。本公开提供的针对安卓应用程序的漏洞检测方法及相关装置，根据获取到的具有语义的安卓应用程序的漏洞特征，训练得到具有上下文感知的漏洞检测模型，能够快速有效的检测安卓应用程序的漏洞。

公开(公告)号：CN109933984B

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN201910116546.6

申请日：2019-02-15

Applicant: 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司

Inventor： 张华 ,  王森淼 ,  秦佳伟 ,  占深信 ,  沈阿娜 ,  黄薪宇 ,  杜代忠 ,  臧志刚 ,  关广振

IPC: G06F21/56 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种最佳聚类结果筛选方法，包括：搜集不同种类的恶意样本并标记；通过静态分析方法，对搜集的恶意样本进行恶意特征提取，得到总特征集；采用分层主成分分析方式，对总特征集进行降维，获得第一特征集并持久化；对聚类样本进行特征提取，并根据所述第一特征集各维数的特征取值判断所述恶意特征在聚类样本中是否存在；利用第一特征集对聚类样本进行聚类簇数由2至10的聚类，获得聚类结果；采用综合指标计算方式对聚类结果进行评价，获取最佳K值，从而筛选出最佳聚类簇数，并根据最佳聚类簇数获得最佳聚类结果。本发明提供的最佳聚类结果筛选方法、装置和电子设备，可以有效地提高对于海量未知恶意应用分析的分析效率。

公开(公告)号：CN109933984A

公开(公告)日：2019-06-25

申请号：CN201910116546.6

申请日：2019-02-15

Applicant: 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司

Inventor： 张华 ,  王森淼 ,  秦佳伟 ,  占深信 ,  沈阿娜 ,  黄薪宇 ,  杜代忠 ,  臧志刚 ,  关广振

IPC: G06F21/56 ,  G06F16/28

Abstract: 本发明公开了一种最佳聚类结果筛选方法，包括：搜集不同种类的恶意样本并标记；通过静态分析方法，对搜集的恶意样本进行恶意特征提取，得到总特征集；采用分层主成分分析方式，对总特征集进行降维，获得第一特征集并持久化；对聚类样本进行特征提取，并根据所述第一特征集各维数的特征取值判断所述恶意特征在聚类样本中是否存在；利用第一特征集对聚类样本进行聚类簇数由2至10的聚类，获得聚类结果；采用综合指标计算方式对聚类结果进行评价，获取最佳K值，从而筛选出最佳聚类簇数，并根据最佳聚类簇数获得最佳聚类结果。本发明提供的最佳聚类结果筛选方法、装置和电子设备，可以有效地提高对于海量未知恶意应用分析的分析效率。