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基于深度学习技术的恶意APP检测方案
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摘要
本文提出了一种基于深度学习算法的安卓恶意软件检测原理。该原理的实现主要由APK代码静态特征和动态特征提取、深度学习模型建立、成熟深度学习模型仿真检测未知APK三个步骤组成。并且该技术相比于传统的恶意代码检测算法,执行检测的效率有较大的提高。
作者
张海舰
方舟
陈新
机构地区
空军预警学院
出处
《网络安全技术与应用》
2017年第3期108-108,共1页
Network Security Technology & Application
关键词
安卓系统
深度学习技术
恶意代码
分类号
TP311.56 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
引文网络
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王玮.
基于Android系统的恶意程序原理分析[J]
.信息网络安全,2012(10):71-76.
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李钢,王栋,李鲁湘,张晋民.
移动智能终端的安全问题研究[J]
.信息通信技术,2014,8(2):26-32.
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赵旺飞.
移动智能终端APP发展趋势及面临的安全挑战[J]
.移动通信,2015,39(5):26-30.
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万一,朱志祥,吴晨,马文.
一种基于数据加密技术的安卓软件保护方案[J]
.电子科技,2016,29(2):173-176.
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杨佳,张慧翔,罗怡,付俊平.
基于自组织映射的安卓恶意软件分析研究[J]
.计算机技术与发展,2016,26(1):86-89.
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周启超.
BP算法改进及在软件成本估算中的应用[J]
.计算机技术与发展,2016,26(2):195-198.
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8
黄伟,陈昊,郭雅娟,姜海涛.
基于集成分类的恶意应用检测方法[J]
.南京理工大学学报,2016,40(1):35-40.
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胡全,莫秀良,王春东.
基于Markov链模型的Android平台恶意APP检测研究[J]
.天津理工大学学报,2016,32(2):27-31.
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张巍,任环,张凯,李成明,姜青山.
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.集成技术,2016,5(2):29-40.
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齐林,刘功申,孟魁,蔡逆水.
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.通信技术,2017,50(12):2840-2845.
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彭守镇.
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姜文秀.
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.电脑知识与技术,2019,15(12):29-30.
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孙强强.
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.信息安全与通信保密,2019,0(6):46-54.
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许桂敏,张转.
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孟庆岩.
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.电脑编程技巧与维护,2021(2):161-163.
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.电力信息与通信技术,2022,20(8):66-75.
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.电子产品可靠性与环境试验,2023,41(6):49-53.
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.计算机科学与应用,2021,11(5):1474-1483.
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.江南大学学报(自然科学版),2009,8(6):711-714.
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