移动智能终端软件的静态行为分析方法

摘要

本发明公开了一种移动智能终端软件的静态行为分析方法。该方法采用签名比对和机器学思想，通过解压缩和反编译得到软件源码，并提取出类和函数调用信息和签名信息，在云端比对签名信息，并将类和函数调用信息经SDK字典应生成数值类型的特征向量，经Weka属性约减后得到最终行为特征，最后采用机器学算法分析软件的静态行为。在保证正确率和检测率的同时，可以更细化的检测出恶意的软件行为，同时防止软件运行时产生的安全隐患，更加稳定高效的分析移动智能终端的软件行为。

主权项

一种移动智能终端软件的静态行为分析方法，其特征在于采用机器学习和云计算方法，具体步骤如下：第一步，通过解压缩和反编译等逆向工程手段，得到软件的源码；第二步，比对软件签名信息，提取类和函数调用信息；第三步，分析类和函数调用信息，经过终端系统的SDK字典映射，生成数值类型的特征向量，并用Weka软件进行属性约减，得到最终的行为特征；第四步，将软件行为特征送入云端采用机器学习算法进行处理，从而检测出恶意的软件行为。