公开(公告)号：CN113569234B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202110674761.5

申请日：2021-06-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 伏晓 ,  宋师文 ,  吴天池 ,  刘轩宇 ,  骆斌

IPC: G06F21/55 ,  G06F16/835 ,  G06F16/838

Abstract: 本发明提供一种用于安卓攻击场景重建的可视化取证系统及实现方法。系统包括：配置模块、用户操作收集模块、UI收集模块、UI分析模块、Log收集模块、Log过滤模块和关联分析模块。本发明提出针对Android设备的自顶向下的数字取证工具，将高级应用程序UI元素与低级安全相关的系统事件相结合，重构攻击场景。相比之前的场景重建方法，能够从全局的角度解释攻击的本质，具有细粒度和易于理解的上下文语义。本发明基于内置的Android调试桥工具包开发的，并且可以在任何安卓系统运行时部署和运行。易于部署，并且无需修改Android设备，相对于现有方法更安全，更灵活，并且场景重建的结果可视化效果更好。

公开(公告)号：CN115455474A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202211100283.8

申请日：2022-09-09

Applicant: 南京大学

Inventor： 伏晓 ,  宋师文 ,  孙雨竹 ,  刘轩宇 ,  骆斌

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/56 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供基于深度学习防止行为不端小程序的隐私保护方法及系统，利用深度学习和程序分析技术的协同合作来检测小程序的预期和实际行为之间的不一致。本发明提供了新的小程序分析技术，将小部件的UI信息与相应的程序行为相关联，并基于程序分析确定小部件的实际行为，从而能够构建大规模、高质量的训练数据集。基于程序分析的结果，使用深度学习技术从非结构化数据集学习图标‑行为模型，以推断小部件的预期行为。本发明使用定义的三层标准模型，通过计算异常值分数来检测实际行为和预期行为之间的差异。如果发现任何不一致，则表明存在行为不端的小程序。然后，可以估计不当行为的风险水平，并主动执行对策。

公开(公告)号：CN113569234A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110674761.5

申请日：2021-06-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 伏晓 ,  宋师文 ,  吴天池 ,  刘轩宇 ,  骆斌

IPC: G06F21/55 ,  G06F16/835 ,  G06F16/838

Abstract: 本发明提供一种用于安卓攻击场景重建的可视化取证系统及实现方法。系统包括：配置模块、用户操作收集模块、UI收集模块、UI分析模块、Log收集模块、Log过滤模块和关联分析模块。本发明提出针对Android设备的自顶向下的数字取证工具，将高级应用程序UI元素与低级安全相关的系统事件相结合，重构攻击场景。相比之前的场景重建方法，能够从全局的角度解释攻击的本质，具有细粒度和易于理解的上下文语义。本发明基于内置的Android调试桥工具包开发的，并且可以在任何安卓系统运行时部署和运行。易于部署，并且无需修改Android设备，相对于现有方法更安全，更灵活，并且场景重建的结果可视化效果更好。