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申请/专利权人：江西理工大学
摘要：本发明提供一种安卓恶意代码家族分类方法，包括以下步骤：1预处理；预处理阶段将APK通过Apktool工具建模成FCG；2特征提取；特征处理阶段提取API语义信息，考虑提取APIPermission和Opcode作为FCG中API节点的语义信息；3图表示学习；图表示学习将FCG喂进图神经网络中以生成样本的图表示，同时通过FAR学习各家族的家族表示；4家族分类；家族分类阶段将由图神经网络学习生成的图表示与FAR学习生成的家族表示一同作为样本表示通过分类器进行分类。发明增大原图与图表示之间的互信息，提升模型的性能，构建一个稳健的联合监督损失函数，获得更好的家族可分离性。
主权项：1.一种安卓恶意代码家族分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1预处理；预处理阶段将APK通过Apktool工具建模成FCG；2特征提取；特征处理阶段提取API语义信息，考虑提取APIPermission和Opcode作为FCG中API节点的语义信息；3图表示学习；图表示学习将FCG喂进图神经网络中以生成样本的图表示，同时通过FAR学习各家族的家族表示；4家族分类；家族分类阶段将由图神经网络学习生成的图表示与FAR学习生成的家族表示一同作为样本表示通过分类器进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西理工大学 一种安卓恶意代码家族分类方法
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