使用特定于应用和特定于应用类型的模型进行移动设备行为的高效分类的方法和系统

    公开(公告)号:CN105830080B

    公开(公告)日:2018-10-12

    申请号:CN201480066161.9

    申请日:2014-12-05

    Abstract: 方法和实现这些方法的移动设备使用特定于应用和/或特定于应用类型的分类器来提高综合行为监测和分析系统的效率和性能,其中该系统预测软件应用是否造成非期望的行为或者性能退化行为。特定于应用和特定于应用类型的分类器模型可以包括:可以在该移动设备中接收或生成的完整分类器模型或更完全分类器模型中包括的决策节点的精简的和更聚焦的子集。可以向通过监测移动设备行为所生成的行为/特征向量应用本地生成的特定于应用和/或特定于应用类型的分类器模型,使用这些基于应用的分类器模型来执行实时行为监测和分析操作。各个方面聚焦于针对较小数量的特征进行监测和分析操作,其中这些特征对于判断软件应用的操作是否对于非期望的行为或者性能退化行为有贡献最重要。

    使用归一化置信值对移动设备行为进行分类

    公开(公告)号:CN107924492A

    公开(公告)日:2018-04-17

    申请号:CN201680047561.4

    申请日:2016-07-08

    CPC classification number: G06N99/005 G06F21/552 G06N5/025 G06N5/043

    Abstract: 用于对移动设备行为进行分类的方法和系统包括生成完全分类器模型,其包括适用于转换成提升决策树和/或其描述与确定移动设备行为是良性还是促成移动设备随着时间的降级有关的特征中的全部或者许多特征的有限状态机。移动设备可以接收完全分类器模型连同S形参数,以及使用该模型来生成提升决策树的完全集合,根据其通过将完全集合剔除到适用于有效地确定移动设备行为是否良性来生成更集中的或精益的分类器模型。应用集中或精益分类器模型的结果可以使用S形函数进行归一化,其中所得到的归一化结果用于确定行为是良性的还是非良性的。

    在移动设备中通过执行行为分析操作推断应用状态的方法和系统

    公开(公告)号:CN106133642A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201580016999.1

    申请日:2015-04-03

    CPC classification number: G06F21/566 G06F1/3206 G06F9/4893

    Abstract: 方法、系统和设备计算并使用软件应用的实际执行状态来实施节能方案并执行行为监视与分析操作。移动设备可以被配置为监视软件应用的活动,生成用于识别在该活动期间软件应用的实际执行状态的阴影特征值,生成用于将所监视的活动与所述阴影特征值相关联的行为矢量,并基于所生成的行为矢量、阴影特征值和/或操作系统执行状态判断所述活动是恶意的还是良性的。移动设备处理器还可以被配置为智能地判断软件应用的执行状态是否与判断任何被监视的移动设备行为是“恶意的”还是“可疑的”相关,并仅监视判定结果是“相关的”的软件应用的执行状态。

    多信道SDMA
    38.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102124797B

    公开(公告)日:2015-11-25

    申请号:CN200980132023.5

    申请日:2009-08-20

    CPC classification number: H04W72/12 H04W72/1284 H04W74/04

    Abstract: 一些实施例提供了一种用于在多信道无线通信系统中调度分组传输的方法。概括地说,该方法包括:从多个无线网络节点请求可用于与这些无线网络节点进行通信的信道的标识;接收可用于与这些无线网络节点进行通信的信道的标识;根据该信道的标识,确定用于这些无线网络节点的分组传输的调度表;向这些无线网络节点传输此调度表。

    用于客户端-云行为分析器的架构

    公开(公告)号:CN104541293A

    公开(公告)日:2015-04-22

    申请号:CN201380024831.6

    申请日:2013-04-10

    CPC classification number: G06N99/005 G06F21/552 G06F21/566 G06N5/043

    Abstract: 用于在客户端-云通信系统中生成数据模型的方法、系统和设备,其可以包括应用机器学习技术以生成描述行为向量的云语料库的第一族的分类器模型。可以对这些向量进行分析,以识别在所述第一族的分类器模型中具有最高可能性使移动设备能够决定性地确定移动设备行为是恶意的还是良性的因素。基于该分析,基于所确定的因素,可以生成第二族的分类器模型,该第二族的分类器模型将显著缩减的因素和数据点标识为与使所述移动设备能够决定性地确定所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关。可以基于所述第二族的分类器模型生成移动设备分类器模块,并使其可以用于由移动设备下载,包括对行为向量做出贡献的设备。

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