基于抽象流图和图神经网络的安卓应用程序分类方法|科研之友

摘要

本发明公开一种基于抽象流图和图神经网络的安卓应用程序分类方法，主要解决现有技术对未知恶意应用程序识别能力弱和无法准确识别恶意程序行为的问题。其实现方案是：从相关样本库和国内外主流应用市场下载恶意和良性的安卓应用软件样本；构建与安卓应用程序恶意行为和漏洞有关的关键应用程序接口API列表；生成安卓应用程序的调用跟踪图，并利用其和API列表构建安卓应用程序的抽象流图；为抽象流图添加标签并使用带标签的抽象流图对图神经网络GNN进行训练；利用训练好的图神经网络GNN对未知安全性的安卓应用程序分出良性或恶意的类别。本发明具有泛化能力强及对良性和恶意应用程序的行为区分度高的优点，可用于对恶意应用程序的检测。

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