一种基于元路径嵌入的图神经网络安卓恶意软件检测方法

本发明涉及一种基于元路径嵌入的图神经网络安卓恶意软件检测方法，采用提取静态特征，得到API和Permission的步骤；构造异质图的步骤；定义元路径，对每个APP节点进行嵌入的步骤；计算每种元路径的权重的步骤；得到APP的分类结果的的步骤；本发明方法通过使用RotatE编码器对每一条元路径进行嵌入，聚合了元路径上中间节点的特征，并将目的节点本身的特征也考虑在内，获取了更多利于恶意软件检测的信息，因此本发明的方法使用少量样本就能超过其他方法使用大量样本训练达到的准确率；同时本发明通过定义λ参数，限制了元路径的数量，减少了系统资源消耗。

《一种基于元路径嵌入的图神经网络安卓恶意软件检测方法》是一发明专利，专利号为 2023100406052，当前法律状态为已下证，由河北师范大学提出申请，发明人为李青茹;张羽飞;王方伟;王长广;赵冬梅，申请日期为2023-01-13，公开（公告）日期为2026-03-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F 21/56 (2013.01)，所属技术领域包括：数据安全、网络安全、数据泄露、软件检测、移动智能系统、隐私窃取、安卓系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。专利114提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于元路径嵌入的图神经网络安卓恶意软件检测方法，采用提取静态特征，得到API和Permission的步骤；构造异质图的步骤；定义元路径，对每个APP节点进行嵌入的步骤；计算每种元路径的权重的步骤；得到APP的分类结果的的步骤；本发明方法通过使用RotatE编码器对每一条元路径进行嵌入，聚合了元路径上中间节点的特征，并将目的节点本身的特征也考虑在内，获取了更多利于恶意软件检测的信息，因此本发明的方法使用少量样本就能超过其他方法使用大量样本训练达到的准确率；同时本发明通过定义λ参数，限制了元路径的数量，减少了系统资源消耗。

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