一种基于序列信息的恶意软件检测与分类方法

本发明适用于信息安全技术领域，提供了一种基于序列信息的恶意软件检测与分类方法，涵盖了数据准备、特征提取、分类器构建和模型优化等重要环节。通过深入分析Android恶意软件的静态信息，从中提取关键特征以构建高质量数据集。利用这些数据集，选择适合的机器学习算法来训练恶意软件分类器，准确预测软件的良性与恶性。此外，结合机器学习和神经网络，对模型进行优化，并构建MultiFeatTransformer模型，以进一步提高恶意软件的检测与分类精度。该方法显著提升了恶意软件检测的准确性和效率，为恶意软件的检测与分类领域提供了新的技术手段，同时丰富了该领域的数据资源。