基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法

摘要

本发明公开了一种基于SVM算法的移动智能终端软件的动态行为分析方法。第一步，终端执行软件，捕获软件运行时所调用的API函数；第二步，分析5个敏感行为相关的NativeAPI调用序列，5个敏感行为为特权行为、进程行为、文件行为、网络行为和终端内存操作行为，统计出这5个敏感行为相关NativeAPI函数的调用频率；第三步，将调用频率作为软件的动态行为特征，送入云端用SVM算法进行建模并训练分类器，最终利用学习好的分类器检测出恶意的软件行为。本发明采用动态检测技术可以不受变形和加壳加密技术的影响，且能够分析检测自修改程序，弥补静态行为分析无法检测变种行为的不足，能够高效的检测出恶意的软件行为。