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申请/专利权人：深圳安巽科技有限公司
摘要：本发明公开了一种恶意代码检测模型构建方法、系统及存储介质，其中方法通过提取APK文件中的元数据并以其为原始数据生成训练集及测试集对模型进行训练及测试，提高了恶意代码检测的效果和准确性；同时，同样由于元数据提供了可以帮助分析人员理解模型在恶意代码检测过程中决策依据的关于APK文件结构和行为的重要信息，本发明通过提取分析元数据配合可视化工具及技术，还揭示了模型对恶意行为的关注点和特征，增强了模型的可解释性。
主权项：1.一种恶意代码检测模型构建方法，其特征在于，包括：收集APK文件作为APK样本，所述APK样本包括已知的恶意样本及正常样本；逐一解析APK文件，提取APK文件元数据，以获取APK的权限请求、组件信息、代码结构、资源文件及API调用信息；对提取的元数据进行预处理，生成数据集；将所述数据集划分为训练集和测试集，搭建基于机器学习的恶意代码检测模型，并使用所述训练集进行恶意代码检测模型的训练，通过迭代优化恶意代码检测模型的参数及权重；并使用测试集对训练好的恶意代码检测模型进行评估，计算恶意代码检测模型的准确率、召回率及精确率，判断计算结果是否达到预设阈值，若是则将训练好的恶意代码检测模型作为最终恶意代码检测模型，若否则继续进行模型训练直至计算结果达到预设阈值；通过可视化工具及技术，将模型的决策过程、特征之间的关系及恶意代码检测规则呈现出来；所述恶意代码检测模型构建方法从APK文件中提取元数据后，还对APK文件的数据进行特征提取和预处理，将数据转化为预定格式的特征向量，并将特征向量与从元数据中提取的特征一起作为模型的输入，用于训练恶意代码检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳安巽科技有限公司 一种恶意代码检测模型构建方法、系统及存储介质
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