基于动态行为序列和深度学习的恶意行为实时检测系统

专利申请号：CN202011312359.4

公 开 号：CN112417450B

发 明 人：杨珉 张源 张晓寒 张谧 

代 理 人：上海正旦专利代理有限公司陆飞;陆尤

代理机构：上海正旦专利代理有限公司

专利类型：授权发明

申 请 日：20220520

公 开 日：20201120

专利主分类号：G06F21/56

关 键 词：应用行为 核心模块 实时采集 应用动态 应用 实时检测系统 数据处理模块 数据通信模块 系统调用序列 安全问题 调用序列 动态行为 恶意软件 恶意行为 函数调用 技术探索 内在联系 使用机器 行为判别 行为序列 移动安全 移动系统 有效缓解 框架层 内核层 调用 学习 记录 威胁 生态 

摘      要：本发明属于移动安全技术领域，具体为一种基于动态行为序列和深度学习的恶意软件实时检测系统，本发明系统包括两个核心模块：应用动态行为实时采集子系统和应用行为实时判别子系统，应用动态行为实时采集子系统用于持续、可靠地记录应用所调用的框架层函数调用接口与和内核层系统调用序列，以表征应用所产生的行为；为应用行为判别子系统提供行为判别依据；应用行为实时判别子系统利用深度学习技术探索行为序列信息内在联系，使用机器学习模型对上述调用序列进行即时判别，以高效准确地识别出应用中的恶意行为。系统还包括数据处理模块和数据通信模块，用来协助两个核心模块的运行。本发明可有效缓解移动系统生态面临的安全问题与威胁。