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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于代价敏感学习的Android恶意软件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：CN116070209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310073548.8，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于代价敏感学习的Android恶意软件检测方法是由王练;杜文萃;夏瑜文;付小芳;陈奕豆;杨瀚设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于代价敏感学习的Android恶意软件检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息安全中的安卓恶意软件检测领域，特别涉及一种基于代价敏感学习的Android恶意软件检测方法；所述方法包括获取原始的Android软件样本数据集；对数据集中的所有样本进行反编译获得源代码文件；从反编译后的源代码文件中提取权限和四大组件作为原始特征；对所有样本采用样本敏感权重计算方法计算样本权重，并得到样本敏感权重序列；将样本敏感权重序列应用于特征选择阶段，采用基于代价敏感的特征选择方法，从选出敏感特征子集；将样本敏感权重序列应用于模型训练阶段，采用基于代价敏感学习的分类方法，对所述敏感特征子集检测出Android恶意软件。本发明能够提高安卓恶意软件分类模型检测效率和检测准确率。

本发明授权一种基于代价敏感学习的Android恶意软件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于代价敏感学习的Android恶意软件检测方法，其特征在于，所述方法： S1：获取原始的Android软件样本数据集，包括Android恶意样本和Android良性样本；对数据集中的所有样本进行反编译获得源代码文件； S2：从反编译后的源代码文件中提取权限和四大组件作为原始特征，并对所述原始特征构建出原始特征向量来表征所述样本； S3：对所有样本采用样本敏感权重计算方法计算样本权重，并得到样本敏感权重序列； S4：将样本敏感权重序列应用于特征选择阶段，采用基于代价敏感的特征选择方法，从选出敏感特征子集，其具体包括： 计算特征支持度和区分度，并使用特征支持度和区分度之和作为特征权重，利用权重阈值对特征进行过滤；计算特征之间的关联度，对关联度高于阈值的特征对，随机选择其中一个特征从特征集合中移除；将计算的样本敏感权重序列作为样本的错分代价嵌入逻辑回归的损失函数中，使用该代价敏感的逻辑回归算法计算每个特征的重要度； S5：将样本敏感权重序列应用于模型训练阶段，采用基于代价敏感学习的分类方法，对所述敏感特征子集检测出Android恶意软件。

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