公开(公告)号：CN117150492A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311154453.5

申请日：2023-09-08

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 吴海勇 ,  王思雨 ,  鲁宁 ,  史闻博

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于权重共享卷积神经网络的Android间谍软件检测方法，涉及移动安全技术领域。获取安卓软件数据集；对安卓软件数据集中的应用程序进行动态特征提取和静态特征提取；构建共享卷积神经网络；将一维的API特征向量、一维的系统调用特征向量、二维网络流量特征矩阵按照设定比例进行划分，得到训练集和测试集；利用训练集对共享卷积神经网络进行训练，得到训练完成的共享卷积神经网络；按照步骤2的方法对待检测的应用程序进行处理，得到一维的API特征向量、一维的系统调用特征向量、二维网络流量特征矩阵；将一维的API特征向量、一维的系统调用特征向量、二维网络流量特征矩阵输入共享卷积神经网络，得到应用程序的检测结果。

公开(公告)号：CN113378171B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202110783769.5

申请日：2021-07-12

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 史闻博 ,  王思雨 ,  李丹 ,  潘润邦 ,  鲁宁

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法，涉及检测技术领域。本发明对训练样本的原始安装文件进行特征提取，获得结构特征以及行为特征；利用特征构建特征向量，将权限和API、API和权限生成具有映射关系的图片特征形式，并读取dex文件生成具有dex文件结构特征的图片形式；利用特征图片转换成numpy数组形式训练卷积神经网络。对待检测Android勒索应用程序，首先对其安装文件进行特征提取，获得其权限和API、API和权限映射关系的两张特征图片，提取dex文件特征生成特征图片；然后将三张图片的numpy数组格式输入训练好的卷积神经网络中，输出是否属于勒索软件的分类结果。

公开(公告)号：CN113378171A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110783769.5

申请日：2021-07-12

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 史闻博 ,  王思雨 ,  李丹 ,  潘润邦 ,  鲁宁

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的Android勒索软件检测方法，涉及检测技术领域。本发明对训练样本的原始安装文件进行特征提取，获得结构特征以及行为特征；利用特征构建特征向量，将权限和API、API和权限生成具有映射关系的图片特征形式，并读取dex文件生成具有dex文件结构特征的图片形式；利用特征图片转换成numpy数组形式训练卷积神经网络。对待检测Android勒索应用程序，首先对其安装文件进行特征提取，获得其权限和API、API和权限映射关系的两张特征图片，提取dex文件特征生成特征图片；然后将三张图片的numpy数组格式输入训练好的卷积神经网络中，输出是否属于勒索软件的分类结果。