JP6320532B2 - モバイルデバイスの挙動の効率的な分類のためにアプリケーション固有のモデルおよびアプリケーションの種類に固有のモデルを使用する方法およびシステム - Google Patents
モバイルデバイスの挙動の効率的な分類のためにアプリケーション固有のモデルおよびアプリケーションの種類に固有のモデルを使用する方法およびシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6320532B2 JP6320532B2 JP2016535683A JP2016535683A JP6320532B2 JP 6320532 B2 JP6320532 B2 JP 6320532B2 JP 2016535683 A JP2016535683 A JP 2016535683A JP 2016535683 A JP2016535683 A JP 2016535683A JP 6320532 B2 JP6320532 B2 JP 6320532B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- mobile device
- classifier model
- behavior
- application
- test conditions
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 115
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 468
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 251
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 70
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 56
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 25
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 12
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 89
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 58
- 230000008569 process Effects 0.000 description 56
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 45
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 38
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 30
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 27
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 27
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 20
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 14
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000012549 training Methods 0.000 description 11
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 10
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 10
- 101100264195 Caenorhabditis elegans app-1 gene Proteins 0.000 description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 230000009471 action Effects 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 6
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 6
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 5
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 5
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 5
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 4
- 230000002155 anti-virotic effect Effects 0.000 description 4
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 4
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 4
- 230000004043 responsiveness Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 3
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 3
- 230000002207 retinal effect Effects 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 230000000593 degrading effect Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 2
- 201000009032 substance abuse Diseases 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 102100023609 Nucleoside diphosphate kinase, mitochondrial Human genes 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000002730 additional effect Effects 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009118 appropriate response Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
- G06F21/44—Program or device authentication
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
- G06F11/3604—Software analysis for verifying properties of programs
- G06F11/3612—Software analysis for verifying properties of programs by runtime analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/52—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems during program execution, e.g. stack integrity ; Preventing unwanted data erasure; Buffer overflow
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/55—Detecting local intrusion or implementing counter-measures
- G06F21/552—Detecting local intrusion or implementing counter-measures involving long-term monitoring or reporting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/55—Detecting local intrusion or implementing counter-measures
- G06F21/56—Computer malware detection or handling, e.g. anti-virus arrangements
- G06F21/562—Static detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/55—Detecting local intrusion or implementing counter-measures
- G06F21/56—Computer malware detection or handling, e.g. anti-virus arrangements
- G06F21/566—Dynamic detection, i.e. detection performed at run-time, e.g. emulation, suspicious activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
- G06N5/04—Inference or reasoning models
- G06N5/043—Distributed expert systems; Blackboards
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/70—Machine learning, data mining or chemometrics
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/14—Network architectures or network communication protocols for network security for detecting or protecting against malicious traffic
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2221/00—Indexing scheme relating to security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F2221/03—Indexing scheme relating to G06F21/50, monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms
- G06F2221/034—Test or assess a computer or a system
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Virology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Stored Programmes (AREA)
- Telephone Function (AREA)
Description
本出願は、すべての目的でその内容全体が参照によって本明細書に組み込まれる、2013年12月6日に出願された「Methods and Systems of Using Application-Specific and Application-Type-Specific Models for the Efficient Classification of Mobile Device Behaviors」という表題の米国仮出願第61/912,624号の優先権の利益を主張する。
{Fapp} = {Fper} U {Finstall}
102 モバイルデバイス
104 携帯電話ネットワーク
106 セル基地局
108 ネットワーク運用センター
110 インターネット
112 双方向ワイヤレス通信リンク
114 サーバ
116 ネットワークサーバ
118 クラウドサービスプロバイダネットワーク
200 リアルタイムの挙動監視および分析動作
202 挙動観測器モジュール
204 挙動分析モジュール
206 外部状況情報モジュール
208 分類器モジュール
210 作動器モジュール
300 システム
302 完全な分類器モデル生成器モジュール
304 特徴選択および選別モジュール
306 簡潔な分類器モデル生成器モジュール
308 アプリケーションベースの分類器モデル生成器モジュール
310 アプリケーション固有のモデル生成器モジュール
312 アプリケーションの種類に固有のモデル生成器モジュール
400 方法
448 決定ノード
452 完全な分類器モデル
454 簡潔な分類器モデル
456 アプリケーション固有の分類器モデル
458 アプリケーションの種類に固有の分類器モデル
500 分類器モデル
502 決定ノード
504 決定ノード
506 決定ノード
508 決定ノード
510 決定ノード
512 決定ノード
514 決定ノード
600 方法
700 方法
800 ブースト方法
802 訓練サンプル
804 重み付けられたサンプル
806 重み付けられたサンプル
808 重み付けられたサンプル
902 適応フィルタモジュール
904 スロットルモジュール
906 観測器モードモジュール
908 高レベル挙動検出モジュール
910 挙動ベクトル生成器
912 セキュアバッファ
914 空間相関モジュール
916 時間相関モジュール
1000 コンピューティングシステム
1002 挙動検出器
1004 データベースエンジン
1006 セキュアバッファマネージャ
1008 ルールマネージャ
1010 システムヘルスモニタ
1014 リングバッファ
1016 フィルタルール
1018 スロットルルール
1020 セキュアバッファ
1100 方法
1200 スマートフォン
1202 プロセッサ
1204 内部メモリ
1206 符号化/復号回路
1208 携帯電話送受信機
1212 ディスプレイ
1214 スピーカー
1220 ロッカースイッチ
1300 サーバ
1301 プロセッサ
1302 揮発性メモリ
1303 ディスクドライブ
1304 ディスクドライブ
1305 ネットワーク
1306 ネットワークアクセスポート
Claims (16)
- 別個の特性を有するアプリケーションの種類に基づいて、モバイルデバイスにおいて分類器モデルを生成し使用する方法であって、
前記モバイルデバイスのプロセッサにおいて、複数のブーストされた決定株への変換に適した情報を含む有限状態機械を受信するステップであって、前記ブーストされた決定株の各々は複数の試験条件の1つを評価する、ステップと、
前記複数の試験条件の1つを各々評価するブーストされた決定株へと前記受信された有限状態機械に含まれる前記情報を変換するステップと、
前記複数のブーストされた決定株に基づいて、前記モバイルデバイスにおいて簡潔な分類器モデルの群を生成するステップと、
前記モバイルデバイスの前記プロセッサを介して、前記複数の試験条件の中の試験条件のサブセットを評価する前記複数のブーストされた決定株内のブーストされた決定株を含み優先順位付ける、アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップであって、試験条件の前記サブセットは、1つの種類のソフトウェアアプリケーションによって使用されるモバイルデバイスの特徴を評価するものとして決定され、前記1つの種類のソフトウェアアプリケーションは、前記モバイルデバイス上で実行するのに適していると判定される、ステップと、
簡潔な分類器モデルの前記群から、ある簡潔な分類器モデルを選択するステップと、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するステップと、
備える、方法。 - モバイルデバイスのコンポーネントから挙動情報を収集することによって、ある期間にわたって前記挙動を監視するステップをさらに備え、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するステップは、
前記挙動情報を使用して特徴ベクトルを生成するステップと、
前記生成された特徴ベクトルを前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに適用することによって、前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに含まれる各試験条件を評価するステップと、
前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルの中の試験条件を評価した各結果の加重平均を計算するステップと、
前記計算された加重平均に基づいて、前記挙動が良性であるかどうかを判定するステップと
を備える、請求項1に記載の方法。 - 前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップが、
モバイルデバイスの過剰な量のリソースを消費することなく、前記挙動を分類するために評価されるべきある数の固有の試験条件を決定するステップ、
をさらに備える、請求項1に記載の方法。 - ソフトウェアアプリケーションを監視して、前記ソフトウェアアプリケーションの状態、前記ソフトウェアアプリケーションの構成、前記ソフトウェアアプリケーションの動作、および前記ソフトウェアアプリケーションの機能のうちの1つにおける変化を検出するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。
- 前記検出された変化と関連付けられる特徴を特定するステップと、
前記特定された特徴が前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルに含まれるかどうかを判定するステップと、
前記特定された特徴が前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルに含まれないと判定したことに応答して、前記特定された特徴を評価する前記複数の試験条件の中のある試験条件を特定し、前記特定された試験条件を前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルに追加するステップとをさらに備える、請求項4に記載の方法。 - 挙動情報の集積をサーバにおいて受信し、
挙動情報の前記集積に基づいて有限状態機械を生成し、
前記有限状態機械を前記モバイルデバイスに送信する
ことによって、前記有限状態機械を前記サーバにおいて生成するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。 - モバイルコンピューティングデバイスであって、
メモリと、
前記メモリに結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサが、
複数のブーストされた決定株への変換に適した情報を含む有限状態機械を受信するステップであって、前記ブーストされた決定株の各々は複数の試験条件の1つを評価する、ステップと、
前記複数の試験条件の1つを各々評価するブーストされた決定株へと前記受信された有限状態機械に含まれる前記情報を変換するステップと、
前記複数のブーストされた決定株に基づいて、簡潔な分類器モデルの群を生成するステップと、
前記複数の試験条件の中の試験条件のサブセットを評価する前記複数のブーストされた決定株内のブーストされた決定株を含み優先順位付ける、アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップであって、試験条件の前記サブセットは、1つの種類のソフトウェアアプリケーションによって使用されるモバイルデバイスの特徴を評価するものとして決定され、前記1つの種類のソフトウェアアプリケーションは、前記モバイルデバイス上で実行するのに適していると判定される、ステップと、
簡潔な分類器モデルの前記群から、ある簡潔な分類器モデルを選択するステップと、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルコンピューティングデバイスの挙動を分類するステップと、
を備える動作を実行するようにプロセッサ実行可能命令によって構成される、モバイルコンピューティングデバイス。 - 前記プロセッサが、モバイルデバイスのコンポーネントから挙動情報を収集することによって、ある期間にわたって前記挙動を監視するステップをさらに備える動作を実行するように、プロセッサ実行可能命令によって構成され、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するステップは、
前記挙動情報を使用して特徴ベクトルを生成するステップと、
前記生成された特徴ベクトルを前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに適用することによって、前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに含まれる各試験条件を評価するステップと、
前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルの中の試験条件を評価した各結果の加重平均を計算するステップと、
前記計算された加重平均に基づいて、前記挙動が良性であるかどうかを判定するステップと
を備えるように、動作を実行するように前記プロセッサがプロセッサ実行可能命令によって構成される、請求項7に記載のモバイルコンピューティングデバイス。 - 前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップが、
モバイルデバイスの過剰な量のリソースを消費することなく、前記挙動を分類するために評価されるべきある数の固有の試験条件を決定するステップ、
を備えるように、動作を実行するように前記プロセッサがプロセッサ実行可能命令によって構成される、請求項7に記載のモバイルコンピューティングデバイス。 - 動作をモバイルデバイスのプロセッサに実行させるように構成されるプロセッサ実行可能ソフトウェア命令を記憶した、コンピュータ可読記憶媒体であって、前記動作が、
複数のブーストされた決定株への変換に適した情報を含む有限状態機械を受信するステップであって、前記ブーストされた決定株の各々は複数の試験条件の1つを評価する、ステップと、
前記複数の試験条件の1つを各々評価するブーストされた決定株へと前記受信された有限状態機械に含まれる前記情報を変換するステップと、
前記複数のブーストされた決定株に基づいて、前記モバイルデバイスにおいて簡潔な分類器モデルの群を生成するステップと、
前記複数の試験条件の中の試験条件のサブセットを評価する前記複数のブーストされた決定株内のブーストされた決定株を含み優先順位付ける、アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップであって、試験条件の前記サブセットは、1つの種類のソフトウェアアプリケーションによって使用されるモバイルデバイスの特徴を評価するものとして決定され、前記1つの種類のソフトウェアアプリケーションは、前記モバイルデバイス上で実行するのに適していると判定される、ステップと、
簡潔な分類器モデルの前記群から、ある簡潔な分類器モデルを選択するステップと、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するステップと、
を備える、コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記記憶されたプロセッサ実行可能ソフトウェア命令が、モバイルデバイスのコンポーネントから挙動情報を収集することによって、ある期間にわたって前記挙動を監視するステップをさらに備える動作を、プロセッサに実行させるように構成され、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するステップは、
前記挙動情報を使用して特徴ベクトルを生成するステップと、
前記生成された特徴ベクトルを前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに適用することによって、前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに含まれる各試験条件を評価するステップと、
前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルの中の試験条件を評価した各結果の加重平均を計算するステップと、
前記計算された加重平均に基づいて、前記挙動が良性であるかどうかを判定するステップと
を備えるように、動作をプロセッサに実行させるように前記記憶されたプロセッサ実行可能ソフトウェア命令が構成される、請求項10に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するステップがさらに、
モバイルデバイスの過剰な量のリソースを消費することなく、前記挙動を分類するために評価されるべきある数の固有の試験条件を決定するステップ、
を備えるように、動作をプロセッサに実行させるように前記記憶されたプロセッサ実行可能ソフトウェア命令が構成される
、請求項10に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - モバイルコンピューティングデバイスであって、
複数のブーストされた決定株への変換に適した情報を含む有限状態機械を受信するための手段であって、前記ブーストされた決定株の各々は複数の試験条件の1つを評価する、手段と、
前記複数の試験条件の1つを各々評価するブーストされた決定株へと前記受信された有限状態機械に含まれる前記情報を変換するための手段と、
前記複数のブーストされた決定株に基づいて、簡潔な分類器モデルの群を生成するための手段と、
前記複数の試験条件の中の試験条件のサブセットを評価する前記複数のブーストされた決定株内のブーストされた決定株を含み優先順位付ける、アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するための手段であって、試験条件の前記サブセットは、1つの種類のソフトウェアアプリケーションによって使用されるモバイルデバイスの特徴を評価するものとして決定され、前記1つの種類のソフトウェアアプリケーションは、前記モバイルデバイス上で実行するのに適していると判定される、手段と、
簡潔な分類器モデルの前記群から、ある簡潔な分類器モデルを選択するための手段と、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルコンピューティングデバイスの挙動を分類するための手段と、
を備える、モバイルコンピューティングデバイス。 - モバイルデバイスのコンポーネントから挙動情報を収集することによって、ある期間にわたって前記挙動を監視するための手段をさらに備え、
収集された挙動情報を、前記生成されたアプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルおよび前記選択された簡潔な分類器モデルに並列に適用して、前記モバイルデバイスの挙動を分類するための手段は、
前記挙動情報を使用して特徴ベクトルを生成するための手段と、
前記生成された特徴ベクトルを前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに適用することによって、前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルに含まれる各試験条件を評価するための手段と、
前記アプリケーションの種類に固有の分類器モデルの中の試験条件を評価した各結果の加重平均を計算するための手段と、
前記計算された加重平均に基づいて、前記挙動が良性であるかどうかを判定するための手段と
を備える、請求項13に記載のモバイルコンピューティングデバイス。 - 前記アプリケーションの種類に固有の簡潔な分類器モデルを生成するための手段がさらに、
モバイルデバイスの過剰な量のリソースを消費することなく、前記挙動を分類するために評価されるべきある数の固有の試験条件を決定するための手段、
を備える、請求項13に記載のモバイルコンピューティングデバイス。 - 前記ソフトウェアアプリケーションを監視して、前記ソフトウェアアプリケーションの状態、前記ソフトウェアアプリケーションの構成、前記ソフトウェアアプリケーションの動作、および前記ソフトウェアアプリケーションの機能のうちの1つにおける変化を検出するための手段をさらに備える、請求項13に記載のモバイルコンピューティングデバイス。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361912624P | 2013-12-06 | 2013-12-06 | |
US61/912,624 | 2013-12-06 | ||
US14/259,501 US9652362B2 (en) | 2013-12-06 | 2014-04-23 | Methods and systems of using application-specific and application-type-specific models for the efficient classification of mobile device behaviors |
US14/259,501 | 2014-04-23 | ||
PCT/US2014/068944 WO2015085265A1 (en) | 2013-12-06 | 2014-12-05 | Methods and systems of using application-specific and application -type-specific models for the efficient classification of mobile device behaviors |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2017505935A JP2017505935A (ja) | 2017-02-23 |
JP2017505935A5 JP2017505935A5 (ja) | 2017-11-24 |
JP6320532B2 true JP6320532B2 (ja) | 2018-05-09 |
Family
ID=53271284
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016536134A Active JP6231688B2 (ja) | 2013-12-06 | 2014-12-05 | 重要なアプリケーションの選択的な保護のためにアプリケーション固有のモデルを生成する方法およびシステム |
JP2016535683A Active JP6320532B2 (ja) | 2013-12-06 | 2014-12-05 | モバイルデバイスの挙動の効率的な分類のためにアプリケーション固有のモデルおよびアプリケーションの種類に固有のモデルを使用する方法およびシステム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016536134A Active JP6231688B2 (ja) | 2013-12-06 | 2014-12-05 | 重要なアプリケーションの選択的な保護のためにアプリケーション固有のモデルを生成する方法およびシステム |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9652362B2 (ja) |
EP (2) | EP3077948A1 (ja) |
JP (2) | JP6231688B2 (ja) |
KR (2) | KR101848576B1 (ja) |
CN (2) | CN105830080B (ja) |
WO (2) | WO2015085267A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7517048B2 (ja) | 2020-10-05 | 2024-07-17 | Ubeマシナリー株式会社 | かじり相関指標取得装置および鋳造方法 |
Families Citing this family (156)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9215423B2 (en) | 2009-03-30 | 2015-12-15 | Time Warner Cable Enterprises Llc | Recommendation engine apparatus and methods |
US9426123B2 (en) | 2012-02-23 | 2016-08-23 | Time Warner Cable Enterprises Llc | Apparatus and methods for content distribution to packet-enabled devices via a network bridge |
US9467723B2 (en) | 2012-04-04 | 2016-10-11 | Time Warner Cable Enterprises Llc | Apparatus and methods for automated highlight reel creation in a content delivery network |
US10089582B2 (en) * | 2013-01-02 | 2018-10-02 | Qualcomm Incorporated | Using normalized confidence values for classifying mobile device behaviors |
US9542650B2 (en) | 2013-03-01 | 2017-01-10 | RedOwl Analytics, Inc. | Analyzing behavior in light of social time |
WO2014134630A1 (en) | 2013-03-01 | 2014-09-04 | RedOwl Analytics, Inc. | Modeling social behavior |
US9652362B2 (en) | 2013-12-06 | 2017-05-16 | Qualcomm Incorporated | Methods and systems of using application-specific and application-type-specific models for the efficient classification of mobile device behaviors |
US10657457B1 (en) | 2013-12-23 | 2020-05-19 | Groupon, Inc. | Automatic selection of high quality training data using an adaptive oracle-trained learning framework |
US10614373B1 (en) | 2013-12-23 | 2020-04-07 | Groupon, Inc. | Processing dynamic data within an adaptive oracle-trained learning system using curated training data for incremental re-training of a predictive model |
US11210604B1 (en) | 2013-12-23 | 2021-12-28 | Groupon, Inc. | Processing dynamic data within an adaptive oracle-trained learning system using dynamic data set distribution optimization |
US10242199B2 (en) * | 2014-01-31 | 2019-03-26 | EntIT Software, LLC | Application test using attack suggestions |
CN103984538B (zh) * | 2014-03-27 | 2017-04-26 | 华为技术有限公司 | 应用场景的识别方法、功耗管理方法、装置及终端设备 |
US9715663B2 (en) * | 2014-05-01 | 2017-07-25 | International Business Machines Corporation | Predicting application performance on hardware accelerators |
US9900342B2 (en) * | 2014-07-23 | 2018-02-20 | Cisco Technology, Inc. | Behavioral white labeling |
US11507663B2 (en) * | 2014-08-11 | 2022-11-22 | Sentinel Labs Israel Ltd. | Method of remediating operations performed by a program and system thereof |
US10102374B1 (en) * | 2014-08-11 | 2018-10-16 | Sentinel Labs Israel Ltd. | Method of remediating a program and system thereof by undoing operations |
US9710648B2 (en) | 2014-08-11 | 2017-07-18 | Sentinel Labs Israel Ltd. | Method of malware detection and system thereof |
US10650326B1 (en) * | 2014-08-19 | 2020-05-12 | Groupon, Inc. | Dynamically optimizing a data set distribution |
US9729542B2 (en) | 2014-09-24 | 2017-08-08 | Oracle International Corporation | Compartmentalizing application distribution for disparate electronic devices |
US10783254B2 (en) * | 2014-10-02 | 2020-09-22 | Massachusetts Institute Of Technology | Systems and methods for risk rating framework for mobile applications |
US10339468B1 (en) | 2014-10-28 | 2019-07-02 | Groupon, Inc. | Curating training data for incremental re-training of a predictive model |
CN105989283B (zh) | 2015-02-06 | 2019-08-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种识别病毒变种的方法及装置 |
WO2016129863A1 (en) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Payment processing method and electronic device supporting the same |
US10116676B2 (en) | 2015-02-13 | 2018-10-30 | Time Warner Cable Enterprises Llc | Apparatus and methods for data collection, analysis and service modification based on online activity |
EP3262582B1 (en) | 2015-02-27 | 2021-03-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device providing electronic payment function and operating method thereof |
KR102460459B1 (ko) | 2015-02-27 | 2022-10-28 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치를 이용한 카드 서비스 방법 및 장치 |
US10659479B2 (en) * | 2015-03-27 | 2020-05-19 | Mcafee, Llc | Determination of sensor usage |
US9763024B2 (en) | 2015-04-09 | 2017-09-12 | Yahoo Holdings, Inc. | Mobile ghosting |
US20160306971A1 (en) * | 2015-04-15 | 2016-10-20 | Los Alamos National Security, Llc | Automated identification and reverse engineering of malware |
US9800590B1 (en) * | 2015-06-25 | 2017-10-24 | Symantec Corporation | Systems and methods for threat detection using a software program update profile |
US20160379136A1 (en) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Qualcomm Incorporated | Methods and Systems for Automatic Extraction of Behavioral Features from Mobile Applications |
US10021123B2 (en) * | 2015-06-29 | 2018-07-10 | Qualcomm Incorporated | Customized network traffic models to detect application anomalies |
CN106325985B (zh) * | 2015-06-30 | 2020-02-21 | 北京展讯高科通信技术有限公司 | 一种定时器调整方法及系统以及移动终端 |
US9705909B2 (en) * | 2015-07-29 | 2017-07-11 | Verizon Digital Media Services Inc. | Automatic detection and mitigation of security weaknesses with a self-configuring firewall |
JP2018533105A (ja) * | 2015-08-14 | 2018-11-08 | クアルコム,インコーポレイテッド | モバイルデバイス挙動を分類するために正規化信頼性値を使用すること |
KR101715759B1 (ko) * | 2015-09-22 | 2017-03-15 | 한국전자통신연구원 | 멀티코어 환경에서의 악성코드 분석 장치 및 방법 |
CN108141377B (zh) * | 2015-10-12 | 2020-08-07 | 华为技术有限公司 | 网络流早期分类 |
US20170134405A1 (en) * | 2015-11-09 | 2017-05-11 | Qualcomm Incorporated | Dynamic Honeypot System |
GB2545008B (en) | 2015-12-03 | 2017-11-22 | F Secure Corp | Behaviour based malware prevention |
SE542513C2 (en) | 2015-12-15 | 2020-05-26 | Saab Ab | A method for authenticating software |
US10567396B2 (en) | 2015-12-15 | 2020-02-18 | Webroot Inc. | Real-time scanning of IP addresses |
US10419458B2 (en) * | 2016-01-21 | 2019-09-17 | Cyiot Ltd | Distributed techniques for detecting atypical or malicious wireless communications activity |
KR102465543B1 (ko) | 2016-02-19 | 2022-11-10 | 삼성전자 주식회사 | 어플리케이션 및 컴포넌트를 제어하는 방법 및 전자장치 |
US10067861B2 (en) | 2016-02-19 | 2018-09-04 | International Business Machines Corporation | Efficient software testing |
US11023363B2 (en) | 2016-03-11 | 2021-06-01 | Spirent Communications, Inc. | Performance test application sequence script |
US10318887B2 (en) | 2016-03-24 | 2019-06-11 | Cisco Technology, Inc. | Dynamic application degrouping to optimize machine learning model accuracy |
US10528734B2 (en) * | 2016-03-25 | 2020-01-07 | The Mitre Corporation | System and method for vetting mobile phone software applications |
US10893059B1 (en) | 2016-03-31 | 2021-01-12 | Fireeye, Inc. | Verification and enhancement using detection systems located at the network periphery and endpoint devices |
US10826933B1 (en) | 2016-03-31 | 2020-11-03 | Fireeye, Inc. | Technique for verifying exploit/malware at malware detection appliance through correlation with endpoints |
WO2017177035A1 (en) * | 2016-04-07 | 2017-10-12 | IDfusion, LLC | Identity based behavior measurement architecture |
CN106095593B (zh) * | 2016-05-31 | 2019-04-16 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种前、后景应用程序行为同步方法及装置 |
US10452840B2 (en) * | 2016-07-14 | 2019-10-22 | Qualcomm Incorporated | Devices and methods for classifying an execution session |
US20180039779A1 (en) * | 2016-08-04 | 2018-02-08 | Qualcomm Incorporated | Predictive Behavioral Analysis for Malware Detection |
US10621333B2 (en) * | 2016-08-08 | 2020-04-14 | International Business Machines Corporation | Install-time security analysis of mobile applications |
US20180060569A1 (en) * | 2016-08-26 | 2018-03-01 | Qualcomm Incorporated | Detection and Prevention of Malicious Shell Exploits |
US10534925B2 (en) * | 2016-10-05 | 2020-01-14 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Detection of compromised devices via user states |
US10380348B2 (en) | 2016-11-21 | 2019-08-13 | ZingBox, Inc. | IoT device risk assessment |
US11695800B2 (en) | 2016-12-19 | 2023-07-04 | SentinelOne, Inc. | Deceiving attackers accessing network data |
US11616812B2 (en) | 2016-12-19 | 2023-03-28 | Attivo Networks Inc. | Deceiving attackers accessing active directory data |
CN106843941B (zh) * | 2016-12-31 | 2019-02-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 信息处理方法、装置和计算机设备 |
CN106874574B (zh) * | 2017-01-22 | 2019-10-29 | 清华大学 | 基于决策树的移动应用性能瓶颈分析方法及装置 |
US10999296B2 (en) | 2017-05-15 | 2021-05-04 | Forcepoint, LLC | Generating adaptive trust profiles using information derived from similarly situated organizations |
US11888859B2 (en) | 2017-05-15 | 2024-01-30 | Forcepoint Llc | Associating a security risk persona with a phase of a cyber kill chain |
US10623431B2 (en) | 2017-05-15 | 2020-04-14 | Forcepoint Llc | Discerning psychological state from correlated user behavior and contextual information |
US10915643B2 (en) | 2017-05-15 | 2021-02-09 | Forcepoint, LLC | Adaptive trust profile endpoint architecture |
US10447718B2 (en) | 2017-05-15 | 2019-10-15 | Forcepoint Llc | User profile definition and management |
US10999297B2 (en) | 2017-05-15 | 2021-05-04 | Forcepoint, LLC | Using expected behavior of an entity when prepopulating an adaptive trust profile |
US10129269B1 (en) | 2017-05-15 | 2018-11-13 | Forcepoint, LLC | Managing blockchain access to user profile information |
US9882918B1 (en) | 2017-05-15 | 2018-01-30 | Forcepoint, LLC | User behavior profile in a blockchain |
US10862927B2 (en) | 2017-05-15 | 2020-12-08 | Forcepoint, LLC | Dividing events into sessions during adaptive trust profile operations |
US10917423B2 (en) | 2017-05-15 | 2021-02-09 | Forcepoint, LLC | Intelligently differentiating between different types of states and attributes when using an adaptive trust profile |
RU2651196C1 (ru) * | 2017-06-16 | 2018-04-18 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Способ обнаружения аномальных событий по популярности свертки события |
US20190014137A1 (en) * | 2017-07-10 | 2019-01-10 | ZingBox, Inc. | IoT DEVICE SECURITY |
US11095678B2 (en) * | 2017-07-12 | 2021-08-17 | The Boeing Company | Mobile security countermeasures |
US10318729B2 (en) | 2017-07-26 | 2019-06-11 | Forcepoint, LLC | Privacy protection during insider threat monitoring |
US10462171B2 (en) | 2017-08-08 | 2019-10-29 | Sentinel Labs Israel Ltd. | Methods, systems, and devices for dynamically modeling and grouping endpoints for edge networking |
US10878144B2 (en) * | 2017-08-10 | 2020-12-29 | Allstate Insurance Company | Multi-platform model processing and execution management engine |
CN107563201B (zh) * | 2017-09-08 | 2021-01-29 | 北京奇宝科技有限公司 | 基于机器学习的关联样本查找方法、装置及服务器 |
CN107729407B (zh) * | 2017-09-26 | 2020-06-05 | 平安科技(深圳)有限公司 | 用户行为分析方法及服务器 |
US11070568B2 (en) | 2017-09-27 | 2021-07-20 | Palo Alto Networks, Inc. | IoT device management visualization |
US10929534B2 (en) | 2017-10-18 | 2021-02-23 | AO Kaspersky Lab | System and method detecting malicious files using machine learning |
CN107742079B (zh) * | 2017-10-18 | 2020-02-21 | 杭州安恒信息技术股份有限公司 | 恶意软件识别方法及系统 |
RU2679785C1 (ru) | 2017-10-18 | 2019-02-12 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Система и способ классификации объектов |
US11082296B2 (en) | 2017-10-27 | 2021-08-03 | Palo Alto Networks, Inc. | IoT device grouping and labeling |
US10803178B2 (en) | 2017-10-31 | 2020-10-13 | Forcepoint Llc | Genericized data model to perform a security analytics operation |
US20190156024A1 (en) * | 2017-11-20 | 2019-05-23 | Somansa Co., Ltd. | Method and apparatus for automatically classifying malignant code on basis of malignant behavior information |
US10795648B2 (en) * | 2017-11-30 | 2020-10-06 | Google Llc | Systems and methods of developments, testing, and distribution of applications in a computer network |
WO2019139595A1 (en) * | 2018-01-11 | 2019-07-18 | Visa International Service Association | Offline authorization of interactions and controlled tasks |
US10853232B2 (en) * | 2018-01-19 | 2020-12-01 | Spirent Communications, Inc. | Adaptive system for mobile device testing |
EP3525509B1 (en) * | 2018-02-07 | 2021-03-31 | Rohde & Schwarz GmbH & Co. KG | Method and test system for mobile network testing |
US11470115B2 (en) | 2018-02-09 | 2022-10-11 | Attivo Networks, Inc. | Implementing decoys in a network environment |
US10649879B2 (en) * | 2018-04-06 | 2020-05-12 | Bently Nevada, Llc | Integration of diagnostic instrumentation with machine protection system |
CN108536572B (zh) * | 2018-04-16 | 2020-05-12 | 浙江大学 | 基于AppUsage2Vec模型的智能手机App使用预测方法 |
US11314787B2 (en) | 2018-04-18 | 2022-04-26 | Forcepoint, LLC | Temporal resolution of an entity |
CN110391925A (zh) * | 2018-04-20 | 2019-10-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据采集方法、数据采集装置及服务器 |
WO2019246169A1 (en) | 2018-06-18 | 2019-12-26 | ZingBox, Inc. | Pattern match-based detection in iot security |
US11810012B2 (en) | 2018-07-12 | 2023-11-07 | Forcepoint Llc | Identifying event distributions using interrelated events |
US11755584B2 (en) | 2018-07-12 | 2023-09-12 | Forcepoint Llc | Constructing distributions of interrelated event features |
US10771485B2 (en) | 2018-07-12 | 2020-09-08 | Bank Of America Corporation | Systems and methods for cross-channel electronic communication security with dynamic targeting |
US10949428B2 (en) | 2018-07-12 | 2021-03-16 | Forcepoint, LLC | Constructing event distributions via a streaming scoring operation |
US11436512B2 (en) | 2018-07-12 | 2022-09-06 | Forcepoint, LLC | Generating extracted features from an event |
EP3818680A1 (en) * | 2018-07-18 | 2021-05-12 | Bitdefender IPR Management Ltd. | Systems and methods for reporting computer security incidents |
US11025638B2 (en) | 2018-07-19 | 2021-06-01 | Forcepoint, LLC | System and method providing security friction for atypical resource access requests |
US11050770B2 (en) * | 2018-08-02 | 2021-06-29 | Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. | Network defense system and method thereof |
JP7011551B2 (ja) | 2018-08-07 | 2022-01-26 | フジテック株式会社 | マンコンベヤ |
US20200065513A1 (en) * | 2018-08-24 | 2020-02-27 | International Business Machines Corporation | Controlling content and content sources according to situational context |
US11811799B2 (en) | 2018-08-31 | 2023-11-07 | Forcepoint Llc | Identifying security risks using distributions of characteristic features extracted from a plurality of events |
US10706708B2 (en) * | 2018-09-17 | 2020-07-07 | Truemotion, Inc. | Systems and methods detecting use of mounted phones in motor vehicles |
US11641406B2 (en) * | 2018-10-17 | 2023-05-02 | Servicenow, Inc. | Identifying applications with machine learning |
US11025659B2 (en) | 2018-10-23 | 2021-06-01 | Forcepoint, LLC | Security system using pseudonyms to anonymously identify entities and corresponding security risk related behaviors |
US11171980B2 (en) | 2018-11-02 | 2021-11-09 | Forcepoint Llc | Contagion risk detection, analysis and protection |
CN109412898B (zh) * | 2018-11-16 | 2021-02-02 | 网宿科技股份有限公司 | 特征数据库生成方法和装置及对应的流量分拣方法和装置 |
US10992701B2 (en) | 2018-11-20 | 2021-04-27 | Bank Of America Corporation | Systems and methods for dynamic targeting of secure repurposed cross-channel electronic communications |
US11475370B2 (en) * | 2018-11-29 | 2022-10-18 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Providing custom machine-learning models |
WO2020107415A1 (zh) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | 华为技术有限公司 | 一种功耗预测方法及装置 |
US11451571B2 (en) | 2018-12-12 | 2022-09-20 | Palo Alto Networks, Inc. | IoT device risk assessment and scoring |
CN109783337B (zh) * | 2018-12-19 | 2022-08-30 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 模型服务方法、系统、装置和计算机可读存储介质 |
US11689573B2 (en) | 2018-12-31 | 2023-06-27 | Palo Alto Networks, Inc. | Multi-layered policy management |
US11307950B2 (en) * | 2019-02-08 | 2022-04-19 | NeuShield, Inc. | Computing device health monitoring system and methods |
US20220147630A1 (en) * | 2019-02-26 | 2022-05-12 | Nec Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and computer readable medium |
WO2020202154A1 (en) * | 2019-04-02 | 2020-10-08 | Cybord Ltd. | System and method for detection of counterfeit and cyber electronic components |
US10853496B2 (en) | 2019-04-26 | 2020-12-01 | Forcepoint, LLC | Adaptive trust profile behavioral fingerprint |
US11082525B2 (en) * | 2019-05-17 | 2021-08-03 | Intel Corporation | Technologies for managing sensor and telemetry data on an edge networking platform |
EP3973427A4 (en) | 2019-05-20 | 2023-06-21 | Sentinel Labs Israel Ltd. | SYSTEMS AND METHODS FOR EXECUTABLE CODE DETECTION, AUTOMATIC FEATURE EXTRACTION, AND POSITION-INDEPENDENT CODE DETECTION |
US11119786B2 (en) * | 2019-05-30 | 2021-09-14 | International Business Machines Corporation | Automated multidimensional elasticity for streaming application runtimes |
RU2750627C2 (ru) * | 2019-06-28 | 2021-06-30 | Акционерное общество "Лаборатория Касперского" | Способ поиска образцов вредоносных сообщений |
JP7309533B2 (ja) * | 2019-09-06 | 2023-07-18 | 株式会社日立製作所 | モデル改善支援システム |
TWI776094B (zh) * | 2019-11-11 | 2022-09-01 | 財團法人資訊工業策進會 | 用於室內空間之連網行為偵測器及其連網行為偵測方法 |
US11416585B2 (en) * | 2019-12-18 | 2022-08-16 | Disney Enterprises, Inc. | Define return value at runtime |
FR3105483B1 (fr) * | 2019-12-19 | 2023-03-24 | Thales Sa | Procede de controle d'un systeme electronique par compteurs de performance bas niveaux et comprenant au moins un ensemble d'applicatif(s) logiciels non maitrises s'executant sur un processeur et un dispositif de controle |
US20210201191A1 (en) * | 2019-12-27 | 2021-07-01 | Stmicroelectronics, Inc. | Method and system for generating machine learning based classifiers for reconfigurable sensor |
US11570197B2 (en) | 2020-01-22 | 2023-01-31 | Forcepoint Llc | Human-centric risk modeling framework |
US11630901B2 (en) | 2020-02-03 | 2023-04-18 | Forcepoint Llc | External trigger induced behavioral analyses |
US11080109B1 (en) | 2020-02-27 | 2021-08-03 | Forcepoint Llc | Dynamically reweighting distributions of event observations |
US11836265B2 (en) | 2020-03-02 | 2023-12-05 | Forcepoint Llc | Type-dependent event deduplication |
US11429697B2 (en) | 2020-03-02 | 2022-08-30 | Forcepoint, LLC | Eventually consistent entity resolution |
US11531911B2 (en) * | 2020-03-20 | 2022-12-20 | Kpn Innovations, Llc. | Systems and methods for application selection using behavioral propensities |
US11080032B1 (en) | 2020-03-31 | 2021-08-03 | Forcepoint Llc | Containerized infrastructure for deployment of microservices |
US11568136B2 (en) | 2020-04-15 | 2023-01-31 | Forcepoint Llc | Automatically constructing lexicons from unlabeled datasets |
US11516206B2 (en) | 2020-05-01 | 2022-11-29 | Forcepoint Llc | Cybersecurity system having digital certificate reputation system |
US11544390B2 (en) | 2020-05-05 | 2023-01-03 | Forcepoint Llc | Method, system, and apparatus for probabilistic identification of encrypted files |
EP3910479A1 (en) * | 2020-05-15 | 2021-11-17 | Deutsche Telekom AG | A method and a system for testing machine learning and deep learning models for robustness, and durability against adversarial bias and privacy attacks |
US11895158B2 (en) | 2020-05-19 | 2024-02-06 | Forcepoint Llc | Cybersecurity system having security policy visualization |
US11115799B1 (en) | 2020-06-01 | 2021-09-07 | Palo Alto Networks, Inc. | IoT device discovery and identification |
CN111737118B (zh) * | 2020-06-11 | 2024-02-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种流水线测试方法、装置、电子设备及存储介质 |
KR102370483B1 (ko) * | 2020-06-19 | 2022-03-04 | 숭실대학교 산학협력단 | 하드웨어 추상화 계층을 이용하는 자원 모니터링 장치 및 방법 |
US11886320B2 (en) * | 2020-06-19 | 2024-01-30 | Netapp, Inc. | Diagnosing application problems by learning from fault injections |
US11366739B2 (en) * | 2020-07-16 | 2022-06-21 | T-Mobile Innovations Llc | Pipeline for validation process and testing |
US11704387B2 (en) | 2020-08-28 | 2023-07-18 | Forcepoint Llc | Method and system for fuzzy matching and alias matching for streaming data sets |
CN112307475A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-02-02 | 北京软慧科技有限公司 | 一种系统检测方法及装置 |
US11190589B1 (en) | 2020-10-27 | 2021-11-30 | Forcepoint, LLC | System and method for efficient fingerprinting in cloud multitenant data loss prevention |
US11579857B2 (en) | 2020-12-16 | 2023-02-14 | Sentinel Labs Israel Ltd. | Systems, methods and devices for device fingerprinting and automatic deployment of software in a computing network using a peer-to-peer approach |
US12034768B2 (en) | 2021-04-14 | 2024-07-09 | Bank Of America Corporation | Information security system and method for phishing domain detection |
US12028373B2 (en) | 2021-04-14 | 2024-07-02 | Bank Of America Corporation | Information security system and method for preventing communications from detected phishing domains |
US11899782B1 (en) | 2021-07-13 | 2024-02-13 | SentinelOne, Inc. | Preserving DLL hooks |
CN116522416B (zh) * | 2023-05-09 | 2023-11-24 | 深圳市银闪科技有限公司 | 一种基于大数据的移动存储安全智能监管系统及方法 |
Family Cites Families (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7890581B2 (en) * | 1996-12-16 | 2011-02-15 | Ip Holdings, Inc. | Matching network system for mobile devices |
US8612479B2 (en) | 2004-02-13 | 2013-12-17 | Fis Financial Compliance Solutions, Llc | Systems and methods for monitoring and detecting fraudulent uses of business applications |
US8108929B2 (en) | 2004-10-19 | 2012-01-31 | Reflex Systems, LLC | Method and system for detecting intrusive anomalous use of a software system using multiple detection algorithms |
JP2007114837A (ja) * | 2005-10-18 | 2007-05-10 | Seiko Epson Corp | Hri文字付きバーコードの生成方法、hri文字付きバーコードの生成装置、印刷装置、プログラム |
US9069967B2 (en) | 2007-02-16 | 2015-06-30 | Veracode, Inc. | Assessment and analysis of software security flaws |
US20100281248A1 (en) | 2007-02-16 | 2010-11-04 | Lockhart Malcolm W | Assessment and analysis of software security flaws |
US8245295B2 (en) | 2007-07-10 | 2012-08-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for detection of malicious program using program behavior |
US8132056B2 (en) * | 2008-02-28 | 2012-03-06 | International Business Machines Corporation | Dynamic functional testing coverage based on failure dependency graph |
US8370931B1 (en) * | 2008-09-17 | 2013-02-05 | Trend Micro Incorporated | Multi-behavior policy matching for malware detection |
US8984628B2 (en) | 2008-10-21 | 2015-03-17 | Lookout, Inc. | System and method for adverse mobile application identification |
US20100192222A1 (en) | 2009-01-23 | 2010-07-29 | Microsoft Corporation | Malware detection using multiple classifiers |
US8266698B1 (en) * | 2009-03-09 | 2012-09-11 | Symantec Corporation | Using machine infection characteristics for behavior-based detection of malware |
US20120137367A1 (en) | 2009-11-06 | 2012-05-31 | Cataphora, Inc. | Continuous anomaly detection based on behavior modeling and heterogeneous information analysis |
US8892896B2 (en) | 2010-01-08 | 2014-11-18 | Microsoft Corporation | Capability and behavior signatures |
US8949674B2 (en) | 2010-01-28 | 2015-02-03 | Drexel University | Detection, diagnosis, and mitigation of software faults |
CN101924761B (zh) | 2010-08-18 | 2013-11-06 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种依据白名单进行恶意程序检测的方法 |
US9218461B2 (en) | 2010-12-01 | 2015-12-22 | Cisco Technology, Inc. | Method and apparatus for detecting malicious software through contextual convictions |
US9088601B2 (en) | 2010-12-01 | 2015-07-21 | Cisco Technology, Inc. | Method and apparatus for detecting malicious software through contextual convictions, generic signatures and machine learning techniques |
US9323928B2 (en) | 2011-06-01 | 2016-04-26 | Mcafee, Inc. | System and method for non-signature based detection of malicious processes |
ES2755780T3 (es) | 2011-09-16 | 2020-04-23 | Veracode Inc | Análisis estático y de comportamiento automatizado mediante la utilización de un espacio aislado instrumentado y clasificación de aprendizaje automático para seguridad móvil |
US9832211B2 (en) | 2012-03-19 | 2017-11-28 | Qualcomm, Incorporated | Computing device to detect malware |
US9202047B2 (en) | 2012-05-14 | 2015-12-01 | Qualcomm Incorporated | System, apparatus, and method for adaptive observation of mobile device behavior |
US9324034B2 (en) | 2012-05-14 | 2016-04-26 | Qualcomm Incorporated | On-device real-time behavior analyzer |
US8931101B2 (en) | 2012-11-14 | 2015-01-06 | International Business Machines Corporation | Application-level anomaly detection |
US9684870B2 (en) * | 2013-01-02 | 2017-06-20 | Qualcomm Incorporated | Methods and systems of using boosted decision stumps and joint feature selection and culling algorithms for the efficient classification of mobile device behaviors |
US9171253B1 (en) | 2013-01-31 | 2015-10-27 | Symantec Corporation | Identifying predictive models resistant to concept drift |
US9176843B1 (en) | 2013-02-23 | 2015-11-03 | Fireeye, Inc. | Framework for efficient security coverage of mobile software applications |
US8913838B2 (en) * | 2013-02-28 | 2014-12-16 | Alcatel Lucent | Visual information processing allocation between a mobile device and a network |
CN103533546B (zh) | 2013-10-29 | 2017-03-22 | 无锡赛思汇智科技有限公司 | 基于多维度行为特征的隐式用户验证及隐私保护方法 |
US9652362B2 (en) | 2013-12-06 | 2017-05-16 | Qualcomm Incorporated | Methods and systems of using application-specific and application-type-specific models for the efficient classification of mobile device behaviors |
-
2014
- 2014-04-23 US US14/259,501 patent/US9652362B2/en active Active
- 2014-08-05 US US14/451,597 patent/US9606893B2/en active Active
- 2014-12-05 CN CN201480066161.9A patent/CN105830080B/zh active Active
- 2014-12-05 EP EP14821956.1A patent/EP3077948A1/en not_active Withdrawn
- 2014-12-05 KR KR1020167017189A patent/KR101848576B1/ko active IP Right Grant
- 2014-12-05 JP JP2016536134A patent/JP6231688B2/ja active Active
- 2014-12-05 EP EP14821957.9A patent/EP3077949B1/en active Active
- 2014-12-05 CN CN201480066232.5A patent/CN105830081B/zh active Active
- 2014-12-05 JP JP2016535683A patent/JP6320532B2/ja active Active
- 2014-12-05 KR KR1020167017478A patent/KR101840156B1/ko active IP Right Grant
- 2014-12-05 WO PCT/US2014/068946 patent/WO2015085267A1/en active Application Filing
- 2014-12-05 WO PCT/US2014/068944 patent/WO2015085265A1/en active Application Filing
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7517048B2 (ja) | 2020-10-05 | 2024-07-17 | Ubeマシナリー株式会社 | かじり相関指標取得装置および鋳造方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20160095022A (ko) | 2016-08-10 |
WO2015085265A1 (en) | 2015-06-11 |
EP3077949B1 (en) | 2018-08-22 |
KR20160094387A (ko) | 2016-08-09 |
JP6231688B2 (ja) | 2017-11-15 |
JP2017504102A (ja) | 2017-02-02 |
CN105830080A (zh) | 2016-08-03 |
CN105830080B (zh) | 2018-10-12 |
EP3077949A1 (en) | 2016-10-12 |
US9652362B2 (en) | 2017-05-16 |
EP3077948A1 (en) | 2016-10-12 |
CN105830081B (zh) | 2018-10-26 |
CN105830081A (zh) | 2016-08-03 |
JP2017505935A (ja) | 2017-02-23 |
KR101840156B1 (ko) | 2018-03-19 |
KR101848576B1 (ko) | 2018-04-12 |
US20150161024A1 (en) | 2015-06-11 |
WO2015085267A1 (en) | 2015-06-11 |
US20150161386A1 (en) | 2015-06-11 |
US9606893B2 (en) | 2017-03-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6320532B2 (ja) | モバイルデバイスの挙動の効率的な分類のためにアプリケーション固有のモデルおよびアプリケーションの種類に固有のモデルを使用する方法およびシステム | |
JP6227666B2 (ja) | モバイルデバイスの挙動の効率的な分類のためのデバイス固有およびデバイス状態固有の分類器モデルを動的に生成し使用する方法およびシステム | |
US10089582B2 (en) | Using normalized confidence values for classifying mobile device behaviors | |
JP6258970B2 (ja) | モバイルデバイス挙動の効率的分類のために増強決定株ならびに連動した特徴選択および選別アルゴリズムを使用する方法およびシステム | |
US9910984B2 (en) | Methods and systems for on-device high-granularity classification of device behaviors using multi-label models | |
US20170046510A1 (en) | Methods and Systems of Building Classifier Models in Computing Devices | |
US20160078362A1 (en) | Methods and Systems of Dynamically Determining Feature Sets for the Efficient Classification of Mobile Device Behaviors | |
US20170024660A1 (en) | Methods and Systems for Using an Expectation-Maximization (EM) Machine Learning Framework for Behavior-Based Analysis of Device Behaviors | |
US20160232353A1 (en) | Determining Model Protection Level On-Device based on Malware Detection in Similar Devices | |
EP3142048A1 (en) | Architecture for client-cloud behavior analyzer | |
JP2018522321A (ja) | リアルタイムのホワイトリスト登録の挙動固有の作動のための方法およびシステム | |
JP2018533105A (ja) | モバイルデバイス挙動を分類するために正規化信頼性値を使用すること |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20171006 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20171006 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20171006 |
|
A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20171114 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20171120 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180220 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180305 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180403 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6320532 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |