【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于安卓软件检测，具体涉及一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法。
技术介绍
1、二十一世纪以来移动通信技术迅猛发展，智能终端作为典型的时代产物得到广泛普及与应用。其中，android系统由于其具有代码开源、可移植性强等特点，在智能终端中被广泛采用且市场占有率高。据相关统计，android系统承受了97％的恶意软件攻击，这无疑给用户的隐私、资产和人身安全带来了严重威胁。
2、近年来，大量学者从多角度深入研究了恶意软件检测的相关理论与方法。现有android恶意软件检测方法可分为基于静态分析和基于动态分这析两类。动态检测是指在程序运行在虚拟环境中或者沙盒中，获取其运行时的信息作为特征，比如被运行的函数，日志打印信息等，其优点是能有效抵抗混淆，但也存在代码覆盖率低、检测时间开销较大的缺点，导致无法全面获取软件的特征。静态检测是对未运行的程序进行分析，获取其特征，常见的特征包括应用权限，安卓四大组件等，其优点是能够全面获取软件的信息，检测速度快，但抗混淆能力差，导致检测准确率受到影响。
3、综上所述，兼顾检...
【技术保护点】
1.一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的安卓恶意软件数据，将其输入到训练好的安卓恶意软件检测模型中，得到安卓恶意软件检测结果；
2.根据权利要求1所述的一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，构造API调用图的过程包括：从API特征中得到API函数名，将API函数名作为有向图的节点，根据API调用关系为节点添加有向边，得到API调用图。
3.根据权利要求1所述的一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，聚类模型对API调用图的处理过程包括：聚类模型包括多个聚类簇，每个聚类簇均存在一个
【技术特征摘要】
1.一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的安卓恶意软件数据，将其输入到训练好的安卓恶意软件检测模型中，得到安卓恶意软件检测结果；
2.根据权利要求1所述的一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，构造api调用图的过程包括：从api特征中得到api函数名，将api函数名作为有向图的节点，根据api调用关系为节点添加有向边，得到api调用图。
3.根据权利要求1所述的一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，聚类模型对api调用图的处理过程包括：聚类模型包括多个聚类簇，每个聚类簇均存在一个簇中心；
4.根据权利要求1所述的一种基于精简行为图的安卓恶意软件检测方法，其特征在于，构建api聚类图的过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于精...
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