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龙图腾网获悉天津大学申请的专利移动恶意应用检测方法、终端及存储介质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：CN116912652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310815290.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权移动恶意应用检测方法、终端及存储介质是由张浩东;许光全设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动恶意应用检测方法、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及应用程序安全技术领域，具体是涉及一种移动恶意应用检测方法、终端及存储介质，该方法通过获取待检测的应用程序APK文件并进行反编译，提取相应的权限特征并构建特征向量，将构建好的特征向量输入到训练好的对比学习模型中，再将对比学习模型的输出输入到训练好的分类器中，得到分类结果。缓解了模型太过依赖数据集的问题，同时，使分类模型具有更好的分类效果。

本发明授权移动恶意应用检测方法、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种移动恶意应用检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测的应用程序APK文件，并将数据集划分为训练集和测试集； 对每个APK文件进行反编译，提取其权限特征，构建相应的权限特征向量； 通过数据增强的方式扩展原始数据集，以生成多个新样本，并构建新样本的权限特征向量； 对训练集和测试集中的每个应用程序的权限特征向量进行灰度图像转换操作，得到相应的灰度图像； 将训练集中的灰度图像作为输入传入未训练的对比学习模型中，通过损失函数训练模型，使同类样本相似度最大，非同类样本之间相似度最小，得到训练好的对比学习模型； 将训练好的对比学习模型的输出作为训练样本传入未训练的分类模型中，得到训练好的分类模型； 将测试集中的灰度图像传入到训练好的对比学习模型中，再将训练好的对比学习模型的输出输入到训练好的分类模型中，得到分类结果； 训练对比学习模型的步骤如下： 定义一个未训练的对比学习模型，将训练集中的灰度图像作为输入传入未训练的对比学习模型中，通过损失函数训练模型，使同类样本相似度最大，非同类样本之间相似度最小，得到训练好的对比学习模型，损失函数的公式如下： 其中，集合是通过数据增强生成的新样本，称为锚，集合 是与不同但类别相同的其他所有新样本，是与类别不同的所有新样本，表示锚点和其他同类样本之间的相似度，表示锚点和其他非同类样本间的相似度，为温度参数； 使用测试数据集中的灰度图像作为输入传入训练好的对比学习模型中对该模型进行评估。

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天津大学，其通讯地址为：300354 天津市津南区雅观路135号；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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