基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法

针对移动恶意软件数量和种类的急剧增加给移动用户的信息安全带来的巨大挑战,提出了一种基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法,旨在解决基于RNN的移动恶意软件流量检测方法难以捕获网络异常流量的动态变化和关键信息的问题。值导数GRU算法通过引入"累计状态变化"的概念,可以同时描述移动网络恶意流量的低阶和高阶动态变化信息。此外,通过增设池化层使算法可以捕获移动恶意流量的关键信息。最后,通过仿真实验分析累计状态变化、隐藏层和池化层对于值导数GRU算法性能的影响。实验表明,基于值导数GRU的移动恶意软件流量检测方法拥有较高的检测准确率。

移动恶意软件现状及发展趋势

针对移动恶意软件以及防治技术进行研究,首先介绍移动恶意软件的定义与类型,对各种类型的恶意软件进行多种维度的比较,然后分析移动恶意软件的传播渠道与生产恶意软件的黑色产业链,最后提出适合运营商的移动恶意软件初步防治建议,以保证移动互联网产业正常、安全地发展。

移动恶意软件治理关键技术研究

针对移动恶意软件治理技术进行了研究,首先介绍了移动恶意软件的定义与安全威胁,然后分析了移动恶意软件的传播渠道,再次论述了移动恶意软件治理技术,最后从全局角度提出移动恶意软件的防治建议。