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公开(公告)号：CN113849785A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202110866631.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Abstract: 本公开提供一种针对应用程序的移动终端信息资产使用行为识别方法，包括：确定移动终端中与用户敏感信息相关的信息资产；基于插桩和内核监控，获取目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为；获取目标应用程序的用户协议，并基于语义分析模型，获取用户协议中与用户信息采集和/或使用相关的协议；比对目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为和与用户信息采集和/或使用相关的协议，识别目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为中的违规行为。本公开通过插桩和内核监控，获取应用程序实际使用移动终端中信息资产的行为，并与该应用程序在用户协议中声明的权限做对比，能够准确、高效的确定其是否存在超出其声明权限的违规行为。
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公开(公告)号：CN113849785B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110866631.1
申请日：2021-07-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Abstract: 本公开提供一种针对应用程序的移动终端信息资产使用行为识别方法，包括：确定移动终端中与用户敏感信息相关的信息资产；基于插桩和内核监控，获取目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为；获取目标应用程序的用户协议，并基于语义分析模型，获取用户协议中与用户信息采集和/或使用相关的协议；比对目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为和与用户信息采集和/或使用相关的协议，识别目标应用程序获取和/或使用信息资产的行为中的违规行为。本公开通过插桩和内核监控，获取应用程序实际使用移动终端中信息资产的行为，并与该应用程序在用户协议中声明的权限做对比，能够准(56)对比文件曾繁冲 等.基于 UC／OS - II 的 UCGUI 和LWIP 资源整合的研究.成都信息工程学院学报.2007,第22卷(第5期),第614-617页.王国胤;张清华;马希骜;杨青山.知识不确定性问题的粒计算模型.软件学报.2010,(第04期),第676-694页.
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公开(公告)号：CN113051153B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110204746.4
申请日：2021-02-23
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
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开的一个或多个实施例提供一种应用软件漏洞扫描方法及相关设备；所述方法包括：获取所述应用软件的程序源代码和程序基本信息；对所述程序源代码进行插桩；通过所述程序基本信息与程序信息数据库进行匹配，得到测试种子；根据预先设定的变异策略对所述测试种子进行变异，得到第一测试用例；通过所述第一测试用例对所述程序源代码进行预设轮数测试，得到所述应用软件的崩溃结果；根据所述应用软件的崩溃结果确定所述应用软件的漏洞。本方法提高了应用程序漏洞检测时的效率。
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公开(公告)号：CN111967002A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010655631.2
申请日：2020-07-09
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Inventor： 何能强 , 王小群 , 王适文 , 严寒冰 , 孙才俊 , 郭晶 , 姚力 , 贾子骁 , 雷君 , 马莉雅 , 张华 , 秦素娟 , 高飞 , 李文敏 , 温巧燕 , 秦佳伟 , 王华伟 , 涂腾飞 , 王森淼 , 崔栋
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种应用程序的加壳检测方法及装置，包括：对应用程序样本中的每个安卓应用程序，提取出应用特征组，基于所述应用程序样本的所有应用特征组，构建训练集和测试集，利用所述训练集对至少一种分类器进行训练，得到训练后的至少一种加壳分类器，利用所述测试集对至少一种加壳分类器进行测试，得到至少一组测试结果，根据至少一组测试结果，确定出最优的加壳分类器，利用所述最优的加壳分类器对待测的安卓应用程序进行分类，确定所述待测的安卓应用程序是否加壳。本实施例能够有效地从大量安卓应用程序中筛选出加壳的安卓应用程序。
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公开(公告)号：CN113342639A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110548984.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Abstract: 本公开提供一种小程序安全风险评估方法和电子设备，包括，获取需要测试的小程序的名称和APPID，根据所述名称和所述APPID检索到所述小程序，并获取所述小程序的源码文件；根据所述源码文件，获取关键字符串代码段；获取本地加密数据库中所述小程序的基本信息,根据所述基本信息和所述关键字符串代码段进行安全风险评估，得到代码评估信息；对所述小程序进行模拟点击操作，并启动漏洞扫描器进行漏洞扫描，得到漏洞扫描信息；根据所述代码评估信息和所述漏洞扫描信息生成风险评估报告，并根据所述风险评估报告进行相应处理。本公开通过对小程序采用静态检测和动态分析相结合的方法进行全面的安全风险评估，并根据所述风险评估报告进行相应处理。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN113342639B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110548984.7
申请日：2021-05-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京邮电大学 , 中时瑞安(北京)网络科技有限责任公司
Abstract: 本公开提供一种小程序安全风险评估方法和电子设备，包括，获取需要测试的小程序的名称和APPID，根据所述名称和所述APPID检索到所述小程序，并获取所述小程序的源码文件；根据所述源码文件，获取关键字符串代码段；获取本地加密数据库中所述小程序的基本信息,根据所述基本信息和所述关键字符串代码段进行安全风险评估，得到代码评估信息；对所述小程序进行模拟点击操作，并启动漏洞扫描器进行漏洞扫描，得到漏洞扫描信息；根据所述代码评估信息和所述漏洞扫描信息生成风险评估报告，并根据所述风险评估报告进行相应处理。本公开通过对小程序采用静态检测和动态分析相结合的方法进行全面的安全风险评估，并根据所述风险评估报告进行相应处理。
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公开(公告)号：CN113051153A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110204746.4
申请日：2021-02-23
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 , 北京邮电大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本公开的一个或多个实施例提供一种应用软件漏洞扫描方法及相关设备；所述方法包括：获取所述应用软件的程序源代码和程序基本信息；对所述程序源代码进行插桩；通过所述程序基本信息与程序信息数据库进行匹配，得到测试种子；根据预先设定的变异策略对所述测试种子进行变异，得到第一测试用例；通过所述第一测试用例对所述程序源代码进行预设轮数测试，得到所述应用软件的崩溃结果；根据所述应用软件的崩溃结果确定所述应用软件的漏洞。本方法提高了应用程序漏洞检测时的效率。
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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
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。
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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
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。
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