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申请/专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心

摘要：本发明涉及软件检测技术领域，公开了一种海量APK源码特征提取及相似分析方法，首先输入两个APK文件，通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件、本地化语言配置文件，提取到SMALI或JAVA源代码；再通过包名索引、启动类索引、固定目录识别方式，识别APK核心源码目录、第三方包目录、系统资源目录，并生成源码树；再对核心源码目录中的文件进行分析，计算文件HASH，提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征；计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况，根据源码目录的类型对进行不同程度的相似度加权。本发明降低分析资源投入和时间消耗，提升源码相似分析的准确度，能够实现在大规模APK数据分析场景的高性能分析。

主权项：1.一种海量APK源码特征提取及相似分析方法，其特征在于：具体按以下步骤执行：S1:首先输入两个APK文件，通过源码解析反编译方法提取到APK包的AndroidManifest文件和本地化语言配置文件，提取到SMALI或JAVA源代码；S2:通过包名索引、启动类索引和固定目录识别方式，识别APK核心源码目录、第三方包目录和系统资源目录，并生成源码树；S3:对核心源码目录中的文件进行分析，计算文件HASH，提取源码文件中字符串类声明特征表示作为加权特征；S4:计算拟进行分析的两棵源码树结构的相似度情况，根据源码目录的类型进行不同程度的相似度加权，其中核心源码目录相似的权重+2、第三方包目录+1、系统资源目录0；S5:计算每棵树的末端节点源码文件，源码文件HASH一致的权重+2，源码文件特征表示相似的权重+1；S6:计算两棵树的相似度情况，按照双向对比取平均数，生成源码树相似度，具体通过计算A树在B树中的覆盖率得出s1、计算B树在A树中的覆盖率得出s2，最后通过s1+s22计算输出树结构相似度ST，如式1； S7:通过SimHash算法分析的两个APP的AndroidManifestH和本地化语言配置的相似程度，通过计算汉明距离输出相似度比例，输出相似性属性SC和SL；如式2-式3；SC＝similaritysimhashCa，simhashCb式2SL＝similaritysimhashLa，simhashLb式3S8：最后将树结构相似度、AndroidManifest相似度、本地化语言配置相似度三个数据，按照比例x：y：z加权求和计算输出相似度、x、y、z是树结构相似度和AndroidManifest相似度、本地化语言配置相似度三项相似度的权重系数，通过加权求和计算最终的APP相似度S；如式4；

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百度查询： 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种海量APK源码特征提取及相似分析方法