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基于textCNN模型的Android恶意程序检测
被引量:
1
1
作者
张雄冠
邵培南
《计算机系统应用》
2021年第1期114-121,共8页
针对当前Android恶意程序检测方法对未知应用程序检测能力不足的问题,提出了一种基于textCNN神经网络模型的Android恶意程序检测方法.该方法使用多种触发机制从不同层面上诱导激发程序潜在的恶意行为;针对不同层面上的函数调用,采用特定...
针对当前Android恶意程序检测方法对未知应用程序检测能力不足的问题,提出了一种基于textCNN神经网络模型的Android恶意程序检测方法.该方法使用多种触发机制从不同层面上诱导激发程序潜在的恶意行为;针对不同层面上的函数调用,采用特定的hook技术对程序行为进行采集;针对采集到的行为日志,使用fastText算法来提取词向量;最后使用textCNN模型根据行为日志对Android程序进行检测与识别.实验结果表明,该方法对Android恶意程序检测的平均准确率达到了93.3%,验证了该方法对Android恶意程序检测具有较高的有效性与正确性.
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关键词
ANDROID系统
恶意程序检测
行为触发
HOOK技术
fastText模型
textCNN模型
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职称材料
题名
基于textCNN模型的Android恶意程序检测
被引量:
1
1
作者
张雄冠
邵培南
机构
中国电子科技集团公司第三十二研究所
出处
《计算机系统应用》
2021年第1期114-121,共8页
文摘
针对当前Android恶意程序检测方法对未知应用程序检测能力不足的问题,提出了一种基于textCNN神经网络模型的Android恶意程序检测方法.该方法使用多种触发机制从不同层面上诱导激发程序潜在的恶意行为;针对不同层面上的函数调用,采用特定的hook技术对程序行为进行采集;针对采集到的行为日志,使用fastText算法来提取词向量;最后使用textCNN模型根据行为日志对Android程序进行检测与识别.实验结果表明,该方法对Android恶意程序检测的平均准确率达到了93.3%,验证了该方法对Android恶意程序检测具有较高的有效性与正确性.
关键词
ANDROID系统
恶意程序检测
行为触发
HOOK技术
fastText模型
textCNN模型
Keywords
Android system
malicious program detection
behavior trigger
hook technology
fastText model
textCNN model
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于textCNN模型的Android恶意程序检测
张雄冠
邵培南
《计算机系统应用》
2021
1
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