《计算机应用研究》|Application Research of Computers

代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法

Code vector deep learning-based malicious Android application detection approach

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作者 李凡,易军凯
机构 北京信息科技大学 自动化学院
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摘要 目前针对恶意Android应用的静态检测方法大多基于对病毒哈希值的分析与匹配,无法迅速检测出新型恶意Android应用及其变种,为了降低现有静态检测的漏报率,提高对新型恶意应用的检测速度,提出一种通过深度网络融合模型实现的恶意Android应用检测方法。首先提取反编译得到的Android应用核心代码中的静态特征,随后进行代码向量化处理,最后使用深度学习网络进行分类判别。该方法实现了对恶意应用高准确度的识别,经过与现存方法的对比分析,验证了该方法在恶意代码检测中的优越性。
关键词 代码向量化;恶意应用检测;深度学习
基金项目 国家自然科学基金资助项目(U1636208)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-02-043.html
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中图分类号 TP
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