基于深度学习的Android恶意应用静态检测方法

周进; 丛士博

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基于深度学习的Android恶意应用静态检测方法

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随着移动互联网的快速发展,智能手机的普及率快速上升,其中Android系统占据了智能手机操作系统极大的市场份额。由于Android系统的高度流行和较为开放的技术生态,大量以窃取隐私、恶意破坏、木马操控等为目的的恶意应用为手机用户带来巨大的安全风险,严重危害网络安全。文章提出一种基于深度学习的Android恶意应用静态检测方法,通过反编译Android应用的APK文件获取应用的核心指令码,将指令码根据功能进行分类,剔除无用指令和操作数,处理成特征文本,借鉴基于卷积神经网络进行文本分类的方法,构建一个卷积神经网络进行分类。文章使用CICMalDroid 2020数据集进行实验,实验结果表明,文章设计的Android恶意应用静态检测方法的检测准确率较高,可以满足实际需求。

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来源
《信息网络安全》 |2021年第s01期|97-100|共4页
作者
周进; 丛士博;
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作者单位

江苏省常州市公安局;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
深度学习; 恶意应用静态检测; 卷积神经网络;

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