用于移动设备定位的自适应被动扫描和/或主动探测技术

    公开(公告)号:CN107192980B

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN201710540950.7

    申请日:2013-06-12

    Abstract: 本申请提供了多种方法、装置和/或制品,其可实现为通过使用自适应被动扫描和/或自适应主动探测技术来支持移动设备定位。例如,移动设备可以捕获来自无线收发机的信号;至少部分基于所捕获的信号来识别无线收发机;至少部分基于所述所捕获的信号来确定所述无线收发机中的每一个无线收发机的接收信号强度测量;并且至少部分基于所述接收信号强度测量中的至少一个来确定将要向所述无线收发机中的至少一个无线收发机发送的探测信号的发射功率。

    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:CN106133642B

    公开(公告)日:2018-08-21

    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。

    用于使用针对增强型决策树桩的因果分析来识别和响应非良性行为的方法和系统

    公开(公告)号:CN107567628A

    公开(公告)日:2018-01-09

    申请号:CN201680025730.4

    申请日:2016-04-07

    CPC classification number: H04L63/1425 G06F21/566

    Abstract: 计算设备处理器可以被配置具有处理器可执行指令,以实现对于计算设备的非良性行为进行检测和响应的方法。处理器可以被配置为:监测设备行为以收集行为信息;基于所收集的行为信息来生成行为向量信息结构;向分类器模型应用该行为向量信息结构以生成分析结果;使用分析结果对设备的行为进行分类;使用分析结果来确定由对于该行为的分类贡献最大的分类器模型评估的特征;以及选择对于该行为的分类贡献最大的最高“n”(例如,3)个特征。计算设备可以在计算设备的电子显示器上显示所选择的特征。

    用于表征设备行为的自动化匿名众包的方法和系统

    公开(公告)号:CN107430660A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201680016525.1

    申请日:2016-02-19

    Abstract: 方法、以及实施方法的设备在用于众包设备行为的隐私保护行为监测和分析系统中使用特定用户的分类器。具有不同程度的“智能”能力的不同设备可以监测操作行为。所收集到的操作行为可以发送到具有比相应收集设备具有更高处理能力的附近设备,或可以直接发送到“总是开启的”设备。行为信息可以用于生成行为向量,其可以针对异常情况进行分析。包含异常标记的向量可以被匿名化以去除任何用户标识的信息并随后发送到诸如服务供应商或设备制造商之类的远程接受者。以这种方式,操作行为信息可以关于大量用户的不同设备进行收集,以获取对特定品牌和型号的设备的操作行为的统计分析,而不泄露关于设备用户的私人信息。

    用于使用针对增强型决策树桩的因果分析来识别和响应非良性行为的方法和系统

    公开(公告)号:CN107567628B

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201680025730.4

    申请日:2016-04-07

    CPC classification number: H04L63/1425 G06F21/566

    Abstract: 计算设备处理器可以被配置具有处理器可执行指令,以实现对于计算设备的非良性行为进行检测和响应的方法。处理器可以被配置为:监测设备行为以收集行为信息;基于所收集的行为信息来生成行为向量信息结构;向分类器模型应用该行为向量信息结构以生成分析结果;使用分析结果对设备的行为进行分类;使用分析结果来确定由对于该行为的分类贡献最大的分类器模型评估的特征;以及选择对于该行为的分类贡献最大的最高“n”(例如,3)个特征。计算设备可以在计算设备的电子显示器上显示所选择的特征。

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