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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>測試測量>基于深度學(xué)習(xí)的安卓惡意應(yīng)用檢測

      基于深度學(xué)習(xí)的安卓惡意應(yīng)用檢測

      2017-12-01 | rar | 1.13 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對傳統(tǒng)安卓惡意程序檢測技術(shù)檢測準(zhǔn)確率低，對采用了重打包和代碼混淆等技術(shù)的安卓惡意程序無法成功識別等問題，設(shè)計并實現(xiàn)了DeepDroid算法。首先，提取安卓應(yīng)用程序的靜態(tài)特征和動態(tài)特征，結(jié)合靜態(tài)特征和動態(tài)特征生成應(yīng)用程序的特征向量；然后，使用深度學(xué)習(xí)算法中的深度置信網(wǎng)絡(luò)（ DBN）對收集到的訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，生成深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；最后，利用生成的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對待測安卓應(yīng)用程序進(jìn)行檢測。實驗結(jié)果表明，在使用相同測試集的情況下，DeepDroid算法的正確率比支持向量機（SVM）算法高出3.96個百分點，比樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法高出12. 16個百分點，比K最鄰近（KNN）算法高出13. 62個百分點。DeepDroid算法結(jié)合了安卓應(yīng)用程序的靜態(tài)特征和動態(tài)特征，采用了動態(tài)檢測和靜態(tài)檢測相結(jié)合的檢測方法，彌補了靜態(tài)檢測代碼覆蓋率不足和動態(tài)檢測誤報率高的缺點，在特征識別的部分采用DBN算法使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度得到保證的同時還有很高的檢測正確率。

      基于深度學(xué)習(xí)的安卓惡意應(yīng)用檢測

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