一种基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统，包括数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，所述数据库包括应用软件ID和应用软件ID对应的活跃次数，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：根据目标应用软件ID，获取目标活跃次数列表，并基于目标活跃次数列表，获取对应的目标活跃度和对应的目标活跃度列表；根据目标活跃度列表，获取对应的目标活跃率列表；遍历目标活跃率列表且基于目标活跃率，将最大目标活跃率对应的目标活跃度作为目标活跃度阈值；基于目标活跃度和目标活跃度阈值，确定目标应用软件为异常应用软件。本发明专利技术能够识别出具有具有恶意代码的应用软件，提高识别效率且对应用软件的发展状态进行预测。发展状态进行预测。发展状态进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统


[0001]本专利技术涉及应用软件处理
，尤其涉及一种基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统。

技术介绍

[0002]随着信息技术的不断发展，国民经济及国防军工信息化技术运用的普及，计算机应用系统处于经济、国防的基础支撑地位，而其安全性问题已经成为决定经济、国防安全的关键，一旦计算机应用系统遭到破坏，将会导致灾难性后果。作为计算机应用系统安全防护的重要一环，当前基于恶意代码行为特征匹配的传统计算机防护软件，无法及时检测经过多态、加壳、变形、反跟踪等隐藏技术的恶意代码。
[0003]当前，识别出应用软件的方法包括：1)采用人工对应用软件进行鉴别，确定出具有恶意代码的应用软件，但效率太低，无法对应用软件进行大量鉴别；2)基于与具有恶意代码的应用软件相同或者相近的APK，确定出具有恶意代码的应用软件，需要对每一APK进行分析，识别效率一般，无法及时对用户进行提示，进而确定出应用软件的发展状态；因此，如何识别出具有具有恶意代码的应用软件，提高识别效效率且对应用软件的发展状态进行预测成为亟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统，其特征在于，所述系统包括：数据库、处理器和存储有计算机程序的存储器，其中，所述数据库包括应用软件ID和应用软件ID对应的活跃次数，当所述计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：S100、根据目标应用软件ID，从数据库中获取N个目标时间窗口内的目标应用软件ID对应的目标活跃次数列表，构建成目标数据集D＝(D1，D2，D3，
……
，D
N
)，D
i
是指第i个目标时间窗口内的目标活跃次数列表，i＝1
……
N，N为目标时间窗口数量；S200、基于D
i
，获取目标应用软件ID对应的目标活跃度F
i
，并根据F
i
，构建成目标应用软件ID对应的目标活跃度列表F＝(F1，F2，F3，
……
，F
N
)；S300、根据F，获取目标应用软件ID对应的目标活跃率列表K＝(K1，K2，K3，
……
，K
N
)，K
i
符合如下条件：T0为相邻的目标时间窗口标记值之间的标记差值；S400、遍历K且当K
i
＞0时，将最大目标活跃率对应的目标活跃度作为目标活跃度阈值F0；S500、遍历F且F
i
≤F0时，确定所述目标应用软件为异常应用软件。2.根据权利要求1所述的基于应用软件活跃行为的异常应用软件获取系统，其特征在于，在S200步骤中，还包括如下步骤确定F
i
：S201、根据目标应用软件ID，从数据库中获取任一目标时间窗口内的目标应用软件ID对应的目标活跃次数列表D
i
＝(D
i1
，D
i2
，D
i3
，
……
，D
iM
)，D
ij
是指第j个目标时间节点的活跃次数，j＝1
……
M，M为目标时间节点数量。S203、基于D...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕繁荣，尹祖勇，方毅，刘光亮，俞锋锋，周琦，
申请(专利权)人：杭州云深科技有限公司，
类型：发明
国别省市：