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申请/专利权人：中国舰船研究设计中心
申请日：2022-03-31
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN114692148B
主分类号：G06F21/56
分类号：G06F21/56;G06F8/53;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.04.26#授权;2022.07.19#实质审查的生效;2022.07.01#公开
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的恶意代码检测方法，包括以下步骤：1采用基于静态分析的特征提取手段，根据Android系统APP的APK样本提取特征；2特征数据处理，将特征向量构成TZHD‑Mat样本库；3模型训练；以Matlab环境为平台，将APK样本TZHD‑Mat灰度值图片作为训练集输入，训练和调试深度学习神经网络参数以及随机森林算法决策树，获得最终的恶意代码检测模型。本发明方法和传统的经典机器学习算法相比，显著地提高了检测效率和模型可靠性。
主权项：1.一种基于机器学习的恶意代码检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1采用基于静态分析的特征提取手段，根据Android系统APP的APK样本提取特征；具体过程如下：1.1由APKToolAPK编译工具对APK样本文件进行反编译；1.2采用基于N-Gram的算法对反编译获取的Smali文件特征数据提取特征向量；2特征数据处理，将特征向量构成TZHD-Mat样本库；2.1特征动作列向量转换为矩阵形式，即将样本特征数据列向量X＝x1,x2,x3,...xNT转化为M×N格式的矩阵；2.2采用SVD奇异值矩阵降维算法，将原始M×N维TZHD-Mat矩阵压缩为6×6维TZHD-Mat矩阵；2.3将6×6维TZHD-Mat特征矩阵转化为TZHD-Mat灰度值图片，即样本特征灰度值图片；2.4将样本特征灰度值图片作为APK样本的TZHD-Mat图像，构成TZHD-Mat样本库；3模型训练；以Matlab环境为平台，将APK样本TZHD-Mat灰度值图片作为训练集输入，训练和调试深度学习神经网络参数以及随机森林算法决策树，获得最终的恶意代码检测模型；具体过程为：将APK样本TZHD-Mat灰度值图片作为训练集，对卷积神经网络进行迭代训练、调优网络参数，采用随机森林算法决策树进行分类，当最终正确分类识别率达到了0.99或迭代次数超过设定次数时停止迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国舰船研究设计中心 一种基于机器学习的恶意代码检测方法
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