公开(公告)号：CN114792006A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210321128.2

申请日：2022-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王芷 ,  习宁 ,  冯鹏斌 ,  杨雅乐 ,  郭鑫玉 ,  李雅洁

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06F8/74 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种面向Android的跨应用程序安全分析方法及系统，首先获取应用程序的清单文件和Java字节码文件；根据权限列表获取跨应用程序样本组中两个应用程序不重复的危险权限组并组合，将得到的危险权限组组合作为特征写入特征文件；将跨应用程序样本组中两个应用程序的暴露组件和Java字节码文件进行交叉意图匹配，匹配成功得到意图信息并写入特征文件；将特征文件作为训练数据集，对LSTM跨应用程序共谋分析分类器模型进行训练，使用训练后的LSTM跨应用程序共谋分类器模型检测跨应用程序是否存在共谋风险。

公开(公告)号：CN113779579B

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202111076741.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 习宁 ,  惠宏雷 ,  智泳博 ,  王芷 ,  刘圆庆 ,  郭鑫玉 ,  杨雅乐 ,  李雅洁

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了面向安卓应用的多模型联合检测系统和方法，本发明的系统的主要架构由特征提取子系统、基分类器训练子系统、权重分配子系统、基分类器检测子系统和加权投票子系统组成，该系统提供了特征提取、分类器训练和软件检测等功能。系统训练并集成了多个基分类器，同时系统基于基分类器的判定结果以加权投票的方式得出最终的判定结果。在这种方式下能够有效的避免单一分类器适用范围小和易受到安全威胁的问题，增强了系统的鲁棒性和泛化能力。同时投票机制能够对单一分类器的错误预测进行一定程度上的校正，使系统判定的准确率更高。加权机制则会给性能更好的分类器分配更高的权重值，使系统对结果的校正更加准确。

公开(公告)号：CN113779579A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111076741.4

申请日：2021-09-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 习宁 ,  惠宏雷 ,  智泳博 ,  王芷 ,  刘圆庆 ,  郭鑫玉 ,  杨雅乐 ,  李雅洁

IPC: G06F21/56 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了面向安卓应用的多模型联合检测系统和方法，本发明的系统的主要架构由特征提取子系统、基分类器训练子系统、权重分配子系统、基分类器检测子系统和加权投票子系统组成，该系统提供了特征提取、分类器训练和软件检测等功能。系统训练并集成了多个基分类器，同时系统基于基分类器的判定结果以加权投票的方式得出最终的判定结果。在这种方式下能够有效的避免单一分类器适用范围小和易受到安全威胁的问题，增强了系统的鲁棒性和泛化能力。同时投票机制能够对单一分类器的错误预测进行一定程度上的校正，使系统判定的准确率更高。加权机制则会给性能更好的分类器分配更高的权重值，使系统对结果的校正更加准确。

公开(公告)号：CN114792006B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202210321128.2

申请日：2022-03-29

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 王芷 ,  习宁 ,  冯鹏斌 ,  杨雅乐 ,  郭鑫玉 ,  李雅洁

IPC: G06F21/56 ,  G06F8/53 ,  G06F8/74 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种面向Android的跨应用程序安全分析方法及系统，首先获取应用程序的清单文件和Java字节码文件；根据权限列表获取跨应用程序样本组中两个应用程序不重复的危险权限组并组合，将得到的危险权限组组合作为特征写入特征文件；将跨应用程序样本组中两个应用程序的暴露组件和Java字节码文件进行交叉意图匹配，匹配成功得到意图信息并写入特征文件；将特征文件作为训练数据集，对LSTM跨应用程序共谋分析分类器模型进行训练，使用训练后的LSTM跨应用程序共谋分类器模型检测跨应用程序是否存在共谋风险。