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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堆叠集成技术的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：CN115577357B 。

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：202211221244.3，技术领域涉及：G06F21/56；该发明授权一种基于堆叠集成技术的Android恶意软件检测方法是由刘红;李娟;陈莉;肖云鹏;李暾;李茜;庞育才;陈南羽;马婧设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于堆叠集成技术的Android恶意软件检测方法在说明书摘要公布了：本发明本发明属于计算机安全技术领域，具体涉及一种基于堆叠集成技术的Android恶意软件检测方法，包括：获取的移动终端带有标签的Android软件APK数据样本，对获取的数据样本进行数据均衡化，提取均衡化后的数据的特征，根据每个特征的信息熵增益值进行筛选并降维，建立AM‑Stacking恶意软件检测模型，根据筛选出的特征进行恶意软件检测。本发明通过堆叠集成的方式将多个分类性能好的模型进行融合，使用K折交叉验证划分数据集，同时引入注意力机制，并结合均衡化的数据样本和混合特征处理方法，可以更精确的检测出恶意软件的存在和有效地检测出现有各大软件平台和终端中的恶意软件，提高了恶意软件的检测精度。

本发明授权一种基于堆叠集成技术的Android恶意软件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于堆叠集成技术的Android恶意软件检测方法，其特征在于，包括： S1：从移动终端获取带有正常和恶意软件标签的Android软件APK数据样本； S2：采用混合样本生成方法生成恶意软件样本，根据获取的带有正常和恶意软件标签的Android软件APK数据样本与生成的恶意软件样本构建一个恶意软件样本与正常软件样本数量均衡的样本数据集； S3：对样本数据集中的每个软件样本进行解析，得到每个软件样本的软件特征； S4：计算每个软件特征的信息熵增益值，根据信息熵增益值的大小判断每个软件特征对检测出恶意软件的贡献度，提取贡献度最大的前k项特征； S5：利用主成分分析法对提取的前k项特征进行深度降维，得到关键特征集合，并将关键特征集合划分为训练集和测试集； S6：建立AM-Stacking恶意软件检测模型，所述AM-Stacking恶意软件检测模型包括：第一层的基学习器KNN、LR、RF和第二层的元学习器GBDT； S7：利用K折交叉验证方法对训练集进行划分，得到多个训练集，根据划分的多个训练集分别训练AM-Stacking恶意软件检测模型的第一层基学习器KNN、LR、RF，得到不同训练集下三个基学习器的训练参数和产生的新训练子集； S8：利用基学习器产生的新的训练子集训练AM-Stacking恶意软件检测模型的第二层元学习器GBDT，得到元学习器GBDT的训练参数； S9：根据基学习器在不同的训练集下的训练参数对测试数据集分别进行检测，并利用注意力机制，对检测出的结果进行权重划分和整合，得到一个新测试数据集； S10：根据得到的元学习器GBDT的训练参数对元学习器GBDT进行调参，将新测试数据集输入调参后的元学习器GBDT进行进一步检测，检测出恶意软件。

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