【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种安装包分类方法、安装包分类模型的训练方法及相关设备。
技术介绍
1、随着互联网功能越来越强大，例如网络诈骗，网络赌博等，这些网络犯罪行为一般以软件为载体进行，故只需要在软件安装前识别出对应的黑灰产安装包，就可以有效控制网络犯罪。但目前对安装包的检测仅限于对其源码源文件的检测，其构建模型可解释性差且构建难度较大，导致构建出的模型并不能很好的检测出黑灰产安装包。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种安装包分类方法、安装包分类模型的训练方法及相关设备，可以快速准确地检测出黑灰产安装包。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种安装包分类方法，包括：在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征；将所述动态特征输入动态分类网络，得到动态分类结果；将所述静态特征输入静态分类网络，得到静态分类结果；根据所述动态分类结果和所述静态分类结果，确定最终分类结果。
3、在一种可能的实现方式中，所述在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征，具体包括：在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征；在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到目标动态特征。
4、在一种可能的实现方式中，所述在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征，具体包括：在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到初步静态特征，所述初步静态特征包括图标、文本、软件名、文件名、文件哈希；对所述初步静态特征进行信息增益，得到目标静态特征。
5、
6、在一种可能的实现方式中，所述网络请求包括协议地址和文本标签，所述文本信息包括地址文件、路径文件、标签信息和文本文件，所述对所述网络请求进行解析，得到文本信息，具体包括：对所述协议地址进行解析，得到地址文件、路径文件；对所述文本标签进行解析，得到标签信息和文本文件。
7、在一种可能的实现方式中，所述对所述运行截图进行识别，得到截图信息，具体包括：对所述运行截图进行图像识别，得到截图内容；对所述运行截图进行图像哈希，得到截图特征。
8、第二方面，本申请实施例提供了一种安装包分类模型的训练方法，其特征在于，所述安装包分类模型包括动态分类网络和静态分类网络，所述安装包分类模型的训练方法包括：获取安装包样本集，所述安装包样本集中包含有多个安装包样本，每个安装包样本均标记有对应的安装包分类标签；在沙箱对所述安装包样本进行解析，得到样本动态特征和样本静态特征；将所述样本动态特征输入动态分类网络，得到样本动态分类结果；将所述样本静态特征输入静态分类网络，得到样本静态分类结果；根据所述样本动态分类结果和所述样本静态分类结果，确定样本最终分类结果；根据所述样本最终分类结果和所述安装包分类标签，对所述安装包分类模型进行参数调整，直至符合训练结束条件，得到训练后的安装包分类模型。
9、第三方面，本申请实施例提供了一种安装包分类装置，所述安装包分类装置包括：沙箱解析模块，用于在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征；动态分类模块，用于将所述动态特征输入动态分类网络，得到动态分类结果；静态分类模块，用于将所述静态特征输入静态分类网络，得到静态分类结果；最终分类模块，用于根据所述动态分类结果和所述静态分类结果，确定最终分类结果。
10、在一种可能的实现方式中，所述沙箱解析模块具体包括：静态解析子模块，用于在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征；动态解析子模块，用于在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到目标动态特征。
11、在一种可能的实现方式中，所述静态解析子模块具体包括：静态特征单元，用于在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到初步静态特征，所述初步静态特征包括图标、文本、软件名、文件名、文件哈希；信息增益单元，用于对所述初步静态特征进行信息增益，得到目标静态特征。
12、在一种可能的实现方式中，所述目标动态特征包括文本信息和截图信息，所动态解析子模块具体包括：动态特征单元，用于在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到初步动态特征，所述初步动态特征包括网络请求和运行截图；请求解析单元，用于对所述网络请求进行解析，得到文本信息；图像解析单元，用于对所述运行截图进行识别，得到截图信息。
13、在一种可能的实现方式中，所述网络请求包括协议地址和文本标签，所述文本信息包括地址文件、路径文件、标签信息和文本文件，所述请求解析单元具体用于执行：对所述协议地址进行解析，得到地址文件、路径文件；对所述文本标签进行解析，得到标签信息和文本文件。
14、在一种可能的实现方式中，所述截图信息包括截图内容和截图特征，所述图像解析单元具体用于执行：对所述运行截图进行图像识别，得到截图内容；对所述运行截图进行图像哈希，得到截图特征。
15、第四方面，本申请实施例提供了一种安装包分类模型的训练装置，其特征在于，所述安装包分类模型包括动态分类网络和静态分类网络，所述安装包分类模型的训练装置包括：样本获取模块，用于获取安装包样本集，所述安装包样本集中包含有多个安装包样本，每个安装包样本均标记有对应的安装包分类标签；样本解析模块，用于在沙箱对所述安装包样本进行解析，得到样本动态特征和样本静态特征；第一分类模块，用于将所述样本动态特征输入动态分类网络，得到样本动态分类结果；第二分类模块，用于将所述样本静态特征输入静态分类网络，得到样本静态分类结果；样本结果模块，用于根据所述样本动态分类结果和所述样本静态分类结果，确定样本最终分类结果；参数调整模块，用于根据所述样本最终分类结果和所述安装包分类标签，对所述安装包分类模型进行参数调整，直至符合训练结束条件，得到训练后的安装包分类模型。
16、第五方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行：在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征；将所述动态特征输入动态分类网络，得到动态分类结果；将所述静态特征输入静态分类网络，得到静态分类结果；根据所述动态分类结果和所述静态分类结果，确定最终分类结果。
17、在一种可能的实现方式中，所述处理器在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征时，具体执行：在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征；在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到目标动态特征。
18、在一种可能的实现方式中，所述处理器在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征时，具体执行：在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到初步静态特征，所述初步静态特征包括图标、文本、软件名、文件名、文本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种安装包分类方法，其特征在于，所述安装包分类方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征，具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标动态特征包括文本信息和截图信息，所述在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到目标动态特征，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络请求包括协议地址和文本标签，所述文本信息包括地址文件、路径文件、标签信息和文本文件，所述对所述网络请求进行解析，得到文本信息，具体包括：
6.一种安装包分类模型的训练方法，其特征在于，所述安装包分类模型包括动态分类网络和静态分类网络，所述安装包分类模型的训练方法包括：
7.一种安装包分类装置，其特征在于，所述安装包分类装置包括：
8.一种安装包分类模型的训练装置，其特征在于，所述安装包分类模型包括动态分类网络和静态分类网络，所述安装
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任一项的方法步骤。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-6任一项的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种安装包分类方法，其特征在于，所述安装包分类方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在沙箱对安装包进行解析，得到目标动态特征和目标静态特征，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在沙箱对所述安装包进行静态解析，得到目标静态特征，具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标动态特征包括文本信息和截图信息，所述在沙箱对所述安装包进行动态解析，得到目标动态特征，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络请求包括协议地址和文本标签，所述文本信息包括地址文件、路径文件、标签信息和文本文件，所述对所述网络请求进行解析，得到文本信息，具体包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：尹露，栾克鑫，牛成，郭峰，胡振泉，
申请(专利权)人：三六零数字安全科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。