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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提供一种Android恶意软件对抗样本生成方法，包括以下步骤：构建Android软件数据集，反编译数据集中的Android软件；解析Smali文件，提取出所有方法及该方法的函数调用关系，构建函数调用图，基于敏感API剪枝得到敏感函数调用图；将敏感函数调用图转换为自然语言段落并嵌入得到Android软件的向量表示；基于余弦相似度算法计算Android软件间的相似度；将Android软件数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对Android恶意软件分类模型进行训练，使用测试集进行测试；根据测试集的测试结果以及Android软件间的相似度，构建原始恶意样本集和扰动集，最后生成对抗样本。本发明不依赖于强大假设，基于敏感函数调用图的语义和结构信息，向Android恶意软件中插入扰动，实现高效且稳定的对抗样本生成。
主权项：1.一种Android恶意软件对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：构建Android软件数据集，反编译数据集中的多个Android软件，生成Smali文件；解析所述Smali文件，提取出所有方法及该方法的函数调用关系；根据所述函数调用关系构建函数调用图并基于敏感API进行剪枝，得到敏感函数调用图；将所述敏感函数调用图转换为自然语言段落，使用自然语言大模型对自然语言段落进行嵌入，得到Android软件的向量表示；根据所述Android软件的向量表示，基于余弦相似度算法计算Android软件间的相似度；将所述Android软件数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对Android恶意软件分类模型进行训练，并使用测试集进行测试；根据测试集的测试结果以及Android软件间的相似度，构建原始恶意样本集和扰动集；根据所述原始恶意样本集和扰动集生成对抗样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种Android恶意软件对抗样本生成方法及计算机程序产品
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