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公开(公告)号：CN117909975A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410082512.0
申请日：2024-01-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积网络的安卓恶意软件检测方法，该方法包括：获取待检测安卓应用，进行静态分析，构建函数调用图，该图包括API函数节点及其API调用关系，对函数调用图进行简化处理，保留与文件访问、网络申请相关的核心API函数节点，对其他非核心节点API函数节点进行合并处理，得到待检测安卓应用的函数抽象图，根据函数抽象图得到其邻接矩阵，对函数抽象图进行自然语言处理，获取函数抽象图中API函数节点的初始特征向量，得到函数抽象图对应的特征矩阵，将所述邻接矩阵和所述特征矩阵输入训练后的图卷积神经网络模型，得到待检测安卓应用的检测结果。本发明能够提高安卓恶意软件检测的检测准确率和检测效率。
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