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安卓恶意软件检测与分类方法和装置、系统、存储介质
摘要
本发明公开一种安卓恶意软件检测与分类方法和装置、系统、存储介质,包括:步骤S1、获取Android应用程序的历史行为信息;步骤S2、根据Android应用程序的历史行为信息训练融合图卷积神经网络和多视图学习的MVL‑GCN模型或基于有向跳跃知识图卷积神经网络和特征视图优化的EMVL‑JKDGCN模型,得到软件检测与分类模型;步骤S3、将Android应用程序的实时行为信息输入到软件检测与分类模型实现恶意软件检测与分类。采用本发明的技术方案,提高对Android平台上恶意软件的检测能力。
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