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公开(公告)号：CN115409109A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211050302.0
申请日：2022-08-31
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06F21/53 , G06F16/957 , G06F16/955 , G06F8/41
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的微信小程序分类方法及其系统，基于编译和抽象语法树实现，提取了微信小应用程序的静态特性，包括API和URL；还提取了动态特征以利用沙箱和运行时监视技术；最后基于上述特征设计了一个用于小程序分类的CNN分类模型，将微信小app的特征矩阵以图像的形式输入到CNN中来完成分类任务。本发明能够对微信小程序进行有效、准确、详细的分类，使用户更容易识别小程序功能。本发明的检测准确率达到93％以上，动态检测准确率达到96.5％，能够帮助用户更好地理解所选择的小程序，有助于用户决定是否使用目标小程序，并有效保护用户的隐私安全。
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