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龙图腾网获悉郑州信大先进技术研究院申请的专利基于正则极限学习机的安卓恶意apk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：CN115310089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211047790.X，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法是由张有为;葛方丽;薛兵;王祎飞;陈思;郭赵飞;耿政设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，按照功能类别对样本应用程序集apk进行分类，得到M个不同功能类别的样本子集；步骤2，从样本子集的应用清单AndroidManifest.xml文件中提取出第一类特征属性，根据样本子集的.smali文件提取出第二类特征属性，构造出基础特征矩阵R；步骤3，筛选出共有特征集合，作为特征子集X；步骤4，基于极限学习机算法进行模型训练得到初始分类检测模型等；步骤5，提取待检测应用程序apk，利用分类检测模型检测待检测应用程序是否为恶意应用程序。本发明能够快速高效地检测出威胁Android系统信息安全的恶意应用程序。

本发明授权基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正则极限学习机的安卓恶意apk检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取样本应用程序集apk，按照功能类别对所述样本应用程序集apk进行分类，得到M个不同功能类别的样本子集； 步骤2，从所述样本子集的应用清单AndroidManifest.xml文件中提取出第一类特征属性，从所述样本子集的.smali文件中提取出第二类特征属性，基于所述第一类特征属性和所述第二类特征属性构造出基础特征矩阵R； 其中，所述第一类特征属性包括硬件组件、系统权限、应用组件和意图过滤器，所述第二类特征属性为API调用特征标识符； 步骤3，使用信息增益算法对所述基础特征矩阵R进行评分，得到所述基础特征矩阵的第一评分结果；根据所述第一评分结果对所述基础特征矩阵R进行筛选，得到第一特征矩阵F； 通过FisherScore算法对所述基础特征矩阵进行评分，得到所述基础特征矩阵的第二评分结果；根据所述第二评分结果对所述基础特征矩阵R进行筛选，得到第二特征矩阵I； 对所述第一特征矩阵F和所述第二特征矩阵I进行交集处理，筛选出共有特征作为特征子集X； 步骤4，以所述特征子集X为输入向量，以各个样本子集对应的样本应用程序标识符为输出向量，基于极限学习机算法进行模型训练得到初始分类检测模型；其中，所述样本应用程序标识符用于表示样本应用程序是否为恶意应用程序； 使用正则项对所述初始分类检测模型进行优化，得到第一分类检测模型； 通过五折交叉验证法对所述第一分类检测模型进行重复训练，得到分类检测模型； 所述步骤4包括以下步骤： 步骤4.1，以步骤4得到的特征子集X为输入向量，以特征子集X对应的样本应用程序标识向量Y为输出向量，采用以下公式： 可得初始分类检测模型为： 其中，表示模型的输出权值矩阵，H表示基于所述特征子集X生成的中间向量，g表示激活函数，N表示特征子集X中的属性值对应的样本应用程序个数；表示所述特征子集X中第i个元素xi与极限学习机结构中第i个节点间的连接权重向量，表示极限学习机结构中第i个隐含层对应的偏置向量； 步骤4.2，基于步骤4.1得到的输出权值向量，使用正则项采用以下公式，获得第一目标正则化系数： 其中，表示性能指标，表示模型的输出权值矩阵的范数的平方，表示正则化系数，表示训练误差和矩阵的范数的平方，表示训练误差和矩阵中的第i个元素，表示步骤4.1中的输出权值矩阵中的第i个元素，表示特征子集X对应的样本应用程序标识向量Y的第i个元素； 依据所述第一目标正则化系数对所述初始分类检测模型进行优化，得到第一分类检测模型，所述第一分类检测模型对应的公式： 其中，表示优化后的输出权值向量估计值，表示性能指标E的最小值对应的正则化系数，表示单位矩阵； 步骤4.3，利用五折交叉验证法重复步骤4.2进行模型训练，将性能指标E为最小值时正则化系数的值作为第二目标正则化系数，根据第二目标正则化系数得到分类检测模型； 步骤5，提取待检测应用程序apk，利用步骤4得到的分类检测模型，检测所述待检测应用程序是恶意应用程序还是安全应用程序。

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