【摘 要】
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随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点。鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直接对APK安装包进行解压缩,不经过反编译,把直接读取classes.dex的位元组作为基础数据,经过预处理后作为图像的像素值,然后用基于卷积神经网络CNN模型检查方法,判断classes.d
【机 构】
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安徽国防科技职业学院信息技术学院,安徽国防科技职业学院
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学研究项目“基于卷积神经网络的虹膜掩膜预估”(KJ2019A1190),安徽省质量工程项目“大规模在线开放课程(MOOC)示范项目《Linux应用基础》”(2018mooc072),安徽省高校优秀青年人才支持计划项目“基于深度学网络入侵智能检测”(gxyq2020143),安徽国防科技职业学院质量工程项目“Linux操作系统项目化教程(Centos7.5/RHEL7.5)”(gf
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随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点。鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直接对APK安装包进行解压缩,不经过反编译,把直接读取classes.dex的位元组作为基础数据,经过预处理后作为图像的像素值,然后用基于卷积神经网络CNN模型检查方法,判断classes.d
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