【技术实现步骤摘要】
本申请属于信息处理，具体涉及一种移动应用运行时风险监测的方法、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着移动设备和移动应用的不断发展，移动安全已成为了一个重要的研究课题。其中，移动应用安全行为分析，是通过对移动应用的内存、数据、网络访问和其他活动进行监测和分析，来识别移动应用运行时对移动设备潜在的安全威胁。
2、相关基于深度学习的恶意软件行为检测技术，如使用卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)对移动应用程序的应用程序编程接口(application programming interface，api)调用图进行特征提取，然后采用轻量级分类器计算用于恶意活动的api调用图与待检测的应用程序的api调用图之间的相似度，进而得到待检测应用程序存在安全威胁的可能性；该方法局限在只能监测已知的应用程序威胁，对于新的威胁的敏感性较差，导致监测效果不理想。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种移动应用运行时风险监测的方法、电子设备及存储介质...
【技术保护点】
1.一种移动应用运行时风险监测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1的所述方法，其特征在于，在将所述多个目标行为特征输入目标嵌入模型，得到所述第一应用对应的目标嵌入特征之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个目标行为特征输入目标嵌入模型，得到所述第一应用对应的目标嵌入特征，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标嵌入特征，确定所述第一时间段内所述第一应用对应的风险监测结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述三元组输入待训练的目标嵌入...
【技术特征摘要】
1.一种移动应用运行时风险监测的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1的所述方法，其特征在于，在将所述多个目标行为特征输入目标嵌入模型，得到所述第一应用对应的目标嵌入特征之前，还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个目标行为特征输入目标嵌入模型，得到所述第一应用对应的目标嵌入特征，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标嵌入特征，确定所述第一时间段内所述第一应用对应的风险监测结果，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述三元组输入待训练的目标嵌入模型，得到第一样本对应的第一嵌入特征、第二样本对应的第二嵌入特征和第三样本对应的第三嵌入特征之前，还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：阚志刚，全品杰，陈彪，卢佐华，
申请(专利权)人：北京梆梆安全科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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