本发明公开了一种检测Android应用程序广告插件的模型和方法,属于计算机技术领域;模型包括:解析配置文件模块,广告特征信息提取模块,广告特征向量生成模块,广告特征库匹配模块和分类器预测模块;方法是指对于待测的Android应用程序,首先提取Activity、Service、Broadcast和Receiver特征信息,并与指纹库中的信息相匹配;若能匹配,说明带有广告给出广告插件的来源;否则,提取该待测Android应用程序的权限作为广告检测的特征,生成特征向量,并输入到事先训练好的高斯贝叶斯分类器进行预测,然后再通过随机森林分类器,给出最终综合判断的检测结果。本发明将机器学习引入到Android广告插件检测中,通过多次交叉验证选择分类模型,并加入正则化约束确保模型具有较高泛化学习能力。
声明:
“检测Android应用程序广告插件的模型和方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)