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龙图腾网获悉杭州趣链科技有限公司申请的专利一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114547607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210104289.6，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法是由张延楠;尚璇;谭锦志;詹士潇;胡麦芳设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法。本发明包含静态分析步骤、特征生成、模型构建及检测步骤。本发明抽取了能够充分代表恶意APP行为的特征，如存取隐私数据所需的权限特征，以及获取数据、传输数据的API，还有更能表征行为的敏感API对，这些特征能够对APP的意图和行为进行很好的表征，在恶意APP和正常APP中的区分度也很高。因此，使用这些特征，能够很好的提升检测的有效性。同时本发明能够解决现有基于机器学习的方法绝大多数采用批处理的方式训练模型，难以适应检测突然爆发的特定类型的恶意APP的问题。

本发明授权一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的移动端恶意APP检测方法，其特征在于包含以下步骤： 1静态分析步骤 收集带有善意和恶意标签的APP样本，对每一个APP进行预处理； 利用静态分析工具对APP包进行解压，获取APP包含的所有文件,包括Manifest.xml和class.dex文件； 对解压获取的class.dex文件进行反编译，获取APP中创建的每个类的类文件； 2特征生成步骤 抽取Manifest.xml文件中的申请的权限； 遍历APP中所有中间代码，抽取敏感API，分析类文件中是否包含多个敏感API，若包含，以敏感API对的形式抽取出来； 在收集的训练样本集上进行主成分分析，对敏感API进行降维； 对抽取的权限、敏感API以及降维的敏感API对，将其连接起来，形成一个APP的特征向量； 3模型构建及检测步骤； 利用获取的训练样本，对一个在线增量式的集成分类器进行训练； 所述集成分类器模型拥有多个同类型基分类器，开始训练时，使用多个包含不同样本的数据块分别训练基分类器；当收集一部分当前流行的恶意APP并获取标签后，先测试集成分类器对当前APP的检测能力，若检测性能显著降低，则对集成分类器进行剪枝，去除性能最差的基分类器，用当前样本新训练一个基分类器，加入集成分类器； 对此后收集的未知标签的APP样本进行检测和识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州趣链科技有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区丹枫路399号2号楼A楼2001室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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