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基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法 被引量:3
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作者 郗桐 金昊 +1 位作者 徐根炜 周金岭 《信息安全研究》 2018年第8期715-721,共7页
随着Android智能终端的加速普及和Android应用市场的不断发展,相关安全威胁开始逐渐显现,Android平台恶意应用的不断涌现成为亟待解决的重要安全问题,对Android恶意应用的检测工作逐渐成为研究热点.通过对相关的研究成果进行总结分析,... 随着Android智能终端的加速普及和Android应用市场的不断发展,相关安全威胁开始逐渐显现,Android平台恶意应用的不断涌现成为亟待解决的重要安全问题,对Android恶意应用的检测工作逐渐成为研究热点.通过对相关的研究成果进行总结分析,提出了一种基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法.该方法使用Opcode操作码作为研究对象,能够比较全面地刻画Android应用程序.同时该方法简化了人工特征选择环节,使用卷积神经网络自动提取信息量较大的特征.实验结果表明,该方法能够有效地检测恶意应用,并为今后的恶意应用检测研究提供了一种行之有效的研究思路. 展开更多
关键词 ANDROID应用 检测方法 Opcode操作码 特征选择 卷积神经网络
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