【摘 要】
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针对以往Android恶意软件检测技术准确率低,对采用重打包和代码混淆技术的Android恶意软件无法成功识别等问题,设计并实现了一种基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61602489);“十三五”国家密码发展基金密码理论研究课题(MMJJ20180108)
论文部分内容阅读
针对以往Android恶意软件检测技术准确率低,对采用重打包和代码混淆技术的Android恶意软件无法成功识别等问题,设计并实现了一种基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。通过自动化提取Android应用软件的特征,构建对应的特征向量,训练基于深度置信网络的深度学习模型,实现了一种新的基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。实验结果表明,基于深度置信网络的深度学习模型可以更好地表征Android恶意软件,其检测效果也明显优于传统的机器学习模型。
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