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基于稀疏贝叶斯模型的安卓恶意行为软件识别方法及系统
- 专利权人:
- 成都信息工程大学
- 发明人:
- 刘宁,杨敏,张航,张仕斌
- 申请号：
- CN201810730308.X
- 公开号：
- CN109086604A
- 申请日:
- 2018.07.05
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 谈杰
- 摘要：
- 本发明属于软件程序技术领域，公开了一种基于稀疏贝叶斯模型的安卓恶意行为软件识别方法及系统，将Dalvik序列转变为由字母表示的opcode序列；分别提取应用程序的3‑gram序列的概率；使用稀疏贝叶斯学习算法进行模型训练；在使用稀疏贝叶斯算法中，使用GA‑PSO的混合算法对对准参数进行寻优，利用遗传粒子群的混合算法与粒子群算法的全局迅速搜索特性，在有限的时间内获取到足够好的对准参数；使用训练好的模型进行未知Android应用程序的识别。本发明基于相关向量机算法可以很好的避免由于支持向量机算法参数选择错误导致的识别精度下降，即在不进行更多参数输入的情况下依旧保持其较高的识别精确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
