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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
1
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.
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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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职称材料
题名
基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法
被引量:
3
1
作者
郗桐
金昊
徐根炜
周金岭
机构
中国科学院信息工程研究所
信息安全共性技术国家工程研究中心
出处
《信息安全研究》
2018年第8期715-721,共7页
文摘
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.
关键词
ANDROID应用
检测方法
Opcode操作码
特征选择
卷积神经网络
Keywords
Android application
detection method
Opcode
feature selection
convolutional neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法
郗桐
金昊
徐根炜
周金岭
《信息安全研究》
2018
3
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