一种基于大模型的移动端安卓仿冒软件检测方法

本申请提供了一种基于大模型的移动端安卓仿冒软件检测方法，包括：获取APK格式的安卓安装文件，对安卓安装文件进行反编译得到解包文件，从解包文件中提取元信息；搭建安卓模拟环境，使用代码自动控制运行，安装安卓安装文件，打开软件中包含的不同界面，并对界面进行截图，得到图像；利用对比语言‑向量预训练模型将获取的图像转化为向量，利用多模态大模型进行多维度的分析，将分析得到的结果通过BGE模型转化为文本向量；将得到的元信息、图像和文本向量连接在一起，利用卷积神经网络进行分类，判断检测对象是否是安卓仿冒软件。本申请利用多模态大模型的识别能力，解决了难以检测采用混淆和二次加载技术的安卓仿冒软件的问题。