公开(公告)号：CN118350834A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410604276.4

申请日：2024-05-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡阳雨 ,  杨家浩 ,  黄海锐 ,  陈志鹏 ,  祝清意

IPC: G06Q30/018 ,  G06Q30/0203 ,  G06Q30/0282 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于信息安全中的软件安全领域，具体涉及一种基于扩展数据的移动应用恶意排名行为检测方法，包括采集目标移动应用在目标时段的多源数据并进行预处理；根据预处理后的多源数据提取数据变化异常时段数据；提取不同应用商店的单个商店数据特征和用户活跃度特征，构建商店和社交平台特征矩阵；采用离散度特征融合方法处理单个商店数据特征得到跨商店级别数据特征；对商店和社交平台特征矩阵进行降维处理得到一维平均特征，将一维平均特征和跨商店级别数据特征拼接形成一个样本特征；将样本特征输入训练好的排名欺诈行为检测模型，输出检测结果；本发明引入跨商店级别数据特征，有效提升排名欺诈行为检测模型面向不同应用商店的通用性和检测准确率。