摘要
本发明涉及软件安全领域,提供了一种基于数据增强的Android模拟器检测方法。该方法旨在解决在样本数据量较少的情况下,如何准确有效地检测Android模拟器的问题。主要方案包括获取模拟器及真机的原始数据,进行预处理和归一化,为数据打标签,并按比例划分为训练集与测试集。接着,利用数据增强模型扩充训练集,将数据增强模型生成的样本向量与原始样本向量放入分类器模型进行训练。最后,将待检测的环境样本转换为样本向量,输入到训练好的分类器模型中,实现模拟器检测。本发明适用于Android模拟器检测,提高了检测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
模拟器检测方法
分类器模型
弱分类器
启发式规则
变分自动编码器
数据打标签
生成训练样本
生成对抗网络
结构误差
强分类器
预测残差
训练集
汉明距离
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ORB特征提取
信息熵
算法
局部结构特征
检测特征点
存储方法
社区识别算法
系统日志
定位感兴趣
启发式规则
状态评估方法
SVM分类器
状态评估系统
非线性特征
血流
大语言模型
深度神经网络模型
问诊方法
生成自然语言
交叉注意力机制