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。
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