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权利要求与技术特征

H 其中，将机器学习技术应用于从多个不同的移动设备收集的行为向量的云语料库来生成第一族的健壮分类器模型包括：在所述客户端-云通信系统的服务器上，从深度分类器生成所述第一族的健壮分类器模型。

I 其中，生成第二族的精简分类器模型包括：在所述客户端-云通信系统的服务器上，从精简分类器中生成所述第二族的精简分类器模型。

J 其中，生成第二族的精简分类器模型包括：在所述移动设备上，从精简分类器中生成所述第二族的精简分类器模型。

K 其中，生成包括与在所述移动设备上用于确定所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关的数量缩减的因素和数据点的第二族的精简分类器模型包括：通过将所确定的因素应用到所述行为向量的云语料库，来生成所述第二族的精简分类器模型。

L 包括： 用于将机器学习技术应用于从多个不同的移动设备收集的行为向量的云语料库，来生成第一族的健壮分类器模型的单元，所述第一族的健壮分类器模型包括与对移动设备的移动设备行为进行分类有关的因素和数据点
M 用于确定是否存在针对所述第一族的健壮分类器模型的足够的变化以保证生成新模型的单元
N 用于响应于确定存在针对所述第一族的健壮分类器模型的足够的变化，确定所述第一族的健壮分类器模型中哪些因素具有高可能性指示所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的单元
O 用于基于所确定的因素，生成第二族的精简分类器模型的单元，所述第二族的精简分类器模型包括与由所述移动设备用于确定所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关的数量缩减的因素和数据点，所述第二族的精简分类器模型中的每个精简分类器模型比其在所述第一族的健壮分类器模型中对应的健壮分类器模型少至少一个数量级
P 用于基于所述第二族的精简分类器模型来生成移动设备分类器模块的单元。

Q 其中，用于将机器学习技术应用于从多个不同的移动设备收集的行为向量的云语料库来生成第一族的健壮分类器模型的单元包括：用于从深度分类器生成所述第一族的健壮分类器模型的单元。

R 其中，用于生成第二族的精简分类器模型的单元包括：用于从精简分类器中生成所述第二族的精简分类器模型的单元。

S 其中，用于生成第二族的精简分类器模型的单元包括：用于向所述移动设备发送所述第一族的健壮分类器模型和所确定的因素的单元。

T 其中，用于生成包括与在所述移动设备上用于确定所述移动设备的所述移动设备行为是恶意的还是良性的有关的数量缩减的因素和数据点的第二族的精简分类器模型的单元包括：用于通过将所确定的因素应用到所述行为向量的云语料库来生成所述第二族的精简分类器模型的单元。

U 包括： 监测移动设备行为以生成观测结果
V 使用阈值以及关于将所述观测结果应用到初始的缩减的特征集模型的结果，来确定所述移动设备行为是使性能降级的、良性的、还是可疑的
W 当确定所述移动设备行为是可疑的时，选择要监测的不同的移动设备行为，对所选择的不同的移动设备行为进行监测，以及基于对所选择的不同的移动设备行为的所述监测来生成细化的观测结果
X 将所述细化的观测结果应用到随后的缩减的特征集模型，以确定所述移动设备行为是使性能降级的、还是良性的。

Y 其中，所述处理器配置有处理器可执行指令，以使得将机器学习技术应用于从多个不同的移动设备收集的行为向量的云语料库来生成第一族的健壮分类器模型包括：从深度分类器生成所述第一族的健壮分类器模型。

Z 其中，所述处理器配置有处理器可执行指令，以使得生成第二族的精简分类器模型包括：从精简分类器中生成所述第二族的精简分类器模型。
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