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安卓应用程序反动态分析技术研究进展
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作者 孙国梓 索得文 何韩森 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期78-89,共12页
安卓平台因其开放性成为开发者和用户的首选移动操作系统,但其应用程序面临的恶意分析和逆向工程威胁日益严峻,严重影响用户数据安全和隐私保护。现有研究虽然涉及反静态分析和部分反动态分析技术,但对反动态分析技术缺乏系统性总结。... 安卓平台因其开放性成为开发者和用户的首选移动操作系统,但其应用程序面临的恶意分析和逆向工程威胁日益严峻,严重影响用户数据安全和隐私保护。现有研究虽然涉及反静态分析和部分反动态分析技术,但对反动态分析技术缺乏系统性总结。文中聚焦反动态分析技术中的反调试、虚拟环境检测和Root检测三大方向,通过对300个实际APK样本的深入分析,总结了各类技术的实现机制、适用场景及其优劣,并从部署复杂度、有效性和抗攻击能力等维度进行了全面对比。提供了一个综合的反动态分析技术视图,旨在为安卓应用程序反分析技术研究提供全面的参考。 展开更多
关键词 安卓应用程序 安卓安全 反动态分析技术 逆向工程
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基于Android的外业踏勘数据采集可视化平台建设
2
作者 苏建锋 杨艳竹 《地震工程学报》 北大核心 2025年第3期663-670,共8页
针对目前地震监测外业踏勘工作中存在的实际问题,研发一个外业踏勘数据采集可视化系统平台。该系统平台以地震监测外业踏勘数据采集业务为出发点,基于Java语言实现了Android移动端的外业踏勘数据采集,能将外业踏勘采集的数据、图片、影... 针对目前地震监测外业踏勘工作中存在的实际问题,研发一个外业踏勘数据采集可视化系统平台。该系统平台以地震监测外业踏勘数据采集业务为出发点,基于Java语言实现了Android移动端的外业踏勘数据采集,能将外业踏勘采集的数据、图片、影像等不同类型的信息融合成一张标准表格,并快速传输提交。在地震监测外业踏勘工作中的应用表明,该系统实现了采集工作全面数字化操作,减少了传统纸质记录中的错误和重复工作,极大提升了采集工作的灵活性和时效性,对后续外业监测工作的顺利实施具有重要意义。 展开更多
关键词 android 外业踏勘 数据采集
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融合CBAM的违法犯罪类安卓恶意软件检测与分类模型研究 被引量:1
3
作者 刘红玉 高见 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期317-327,共11页
针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的... 针对公安工作领域移动终端APP违法犯罪日益频发的情况,为解决Android恶意违法犯罪软件检测领域中相关数据集数量少、分类不清晰,识别Android恶违法软件可行性方法匮乏等情况,提出了一种基于安卓违法犯罪APP数据集,融合CBAM注意力机制的深度学习模型。收集6181个违法犯罪类APP并整理划分为4个家族;对违法APP软件进行灰度图、RGB以及RGBA三种图像可视化处理;利用融合CBAM注意力机制的深度模型进行家族检测分类。在违法犯罪APP数据集上的实验表明,融合CBAM机制的Resnet18模型在RGBA图像上与未引入该机制的灰度图图像相比,准确度提升了4.04%,达到93.52%。融合CBAM机制的模型在公开Drebin数据集上进行了验证,引入CBAM深度学习模型VGG16在RGBA图像上取得了96.35%的准确率。 展开更多
关键词 违法犯罪 安卓恶意软件 RGBA图像 可视化处理 卷积块注意力模块(CBAM) 深度学习
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抗命名混淆的安卓应用跨版本代码关联技术
4
作者 许朝智 戴嘉润 +1 位作者 陈荣华 张源 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期21-29,共9页
命名混淆技术能够抹除应用中原始的标志符信息,是对抗逆向分析的有效手段之一。由于安卓应用版本发布频繁,安全分析人员经常需要逆向同一应用的多个版本,然而命名混淆使得针对一个版本形成的逆向知识难以迁移至另一个版本。有鉴于此,设... 命名混淆技术能够抹除应用中原始的标志符信息,是对抗逆向分析的有效手段之一。由于安卓应用版本发布频繁,安全分析人员经常需要逆向同一应用的多个版本,然而命名混淆使得针对一个版本形成的逆向知识难以迁移至另一个版本。有鉴于此,设计跨版本的代码关联工具ApkMatcher,该工具利用抗混淆的代码特征来构建匹配规则,用于精准关联不同版本的相同代码元素,从而将已知版本的逆向知识迁移至目标版本。选取190个安卓应用的两个混淆版本开展实验,结果显示代码关联精确率达89%,其中函数的关联精确率比已有方法提升44%。 展开更多
关键词 安卓命名混淆 代码匹配 静态分析
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安卓智能手机存储系统优化方法综述
5
作者 次天钊 杨昊 +2 位作者 周游 谢长生 吴非 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期1-23,共23页
智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。安卓系统以其开源、生态完备等优点成为目前市场份额占比最大的移动操作系统。在安卓手机中,存储子系统是关键的组成部分,对用户体验有重要影响。不同于服务器场景,安卓手机存储系统的... 智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。安卓系统以其开源、生态完备等优点成为目前市场份额占比最大的移动操作系统。在安卓手机中,存储子系统是关键的组成部分,对用户体验有重要影响。不同于服务器场景,安卓手机存储系统的设计需要考虑诸多独特因素,如资源受限、成本敏感、前台应用优先等,学术界对此已经展开大量研究。针对该方向研究现状进行总结分析,首先将安卓手机存储系统用户体验保障面临的问题凝练为主机端写放大、内存交换、文件系统碎片化、闪存设备性能以及I/O优先级反转5类;然后围绕如何解决这5类问题,对现有工作进行分类介绍,并总结常用的手机存储系统测试与分析工具;最后对安卓手机存储系统用户体验保障技术的研究现状进行总结,并讨论了未来潜在的研究方向。 展开更多
关键词 闪存 存储子系统 安卓系统 智能手机 用户体验
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基于事件标记的多粒度结合安卓测试序列约减
6
作者 郝蕊 冯洋 +1 位作者 李玉莹 陈振宇 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2006-2025,共20页
针对安卓自动化测试工具生成的崩溃测试序列包含过多冗余事件,造成测试回放、缺陷理解与修复困难的现状,很多测试序列约减工作被提出.但目前工作仅关注应用界面状态变化而忽略了程序执行过程中内部状态变化,此外,目前工作仅在单一抽象... 针对安卓自动化测试工具生成的崩溃测试序列包含过多冗余事件,造成测试回放、缺陷理解与修复困难的现状,很多测试序列约减工作被提出.但目前工作仅关注应用界面状态变化而忽略了程序执行过程中内部状态变化,此外,目前工作仅在单一抽象粒度上对应用状态进行建模,例如控件粒度或活动粒度,导致约减后测试序列过长或约减效率低下.针对以上问题,提出基于事件标记的多粒度结合的安卓测试序列约减方法,结合安卓生命周期管理机制、程序静态数据流分析等对触发程序崩溃的关键事件进行标记,缩小序列约减空间,并设计了低粒度粗筛选、高粒度细约减的策略.最后,收集包含程序间交互、用户输入等复杂场景的崩溃测试序列集,在此数据集上与其他测试序列约减工作的对比评估结果也验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 安卓测试 崩溃回放 测试序列约减
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安卓恶意软件对抗样本攻击技术综述
7
作者 李珩 吴棒 +3 位作者 龚柱 高翠莹 袁巍 罗夏朴 《软件学报》 北大核心 2025年第6期2683-2712,共30页
面对Android恶意软件带来的严重的安全风险,如何有效检测Android恶意软件已成为工业界与学术界共同关注的焦点.然而随着Android对抗样本技术的出现,现有的恶意软件检测系统面临着前所未有的挑战.Android恶意软件对抗样本攻击通过对恶意... 面对Android恶意软件带来的严重的安全风险,如何有效检测Android恶意软件已成为工业界与学术界共同关注的焦点.然而随着Android对抗样本技术的出现,现有的恶意软件检测系统面临着前所未有的挑战.Android恶意软件对抗样本攻击通过对恶意软件的源码或特征进行扰动,使其在保持原始功能不受影响的条件下绕过恶意软件检测模型.尽管目前已有大量针对恶意软件的对抗样本攻击研究,但是现阶段仍缺乏针对Android系统对抗样本攻击的完备性综述,且并未研究Android系统中对抗样本设计的独特要求,因此首先介绍Android恶意软件检测的基本概念;然后从不同角度对现有的Android对抗样本技术进行分类,梳理Android对抗样本技术的发展脉络;随后综述近年来的Android对抗样本技术,介绍不同类别的代表性工作并分析其优缺点;之后,分类介绍常用的安卓对抗样本攻击所使用的代码扰动手段并分析其应用场景;最后讨论Android恶意软件对抗样本技术面临的挑战,展望该新兴领域的未来研究方向. 展开更多
关键词 安卓恶意软件检测 对抗样本攻击 AI安全 软件安全
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融合静态程序分析与集成学习的Android代码异味共存检测
8
作者 王祯启 边奕心 +2 位作者 马偌楠 毕博宇 王金鑫 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1167-1176,共10页
相对于单一种类的代码异味,异味共存对程序更具危害性。针对Android特有代码异味,现有研究主要关注单一种类异味的检测,忽略异味共存对Android应用程序的负面影响。为识别共存的Android特有代码异味,提出融合静态程序分析与集成学习的An... 相对于单一种类的代码异味,异味共存对程序更具危害性。针对Android特有代码异味,现有研究主要关注单一种类异味的检测,忽略异味共存对Android应用程序的负面影响。为识别共存的Android特有代码异味,提出融合静态程序分析与集成学习的Android代码异味共存检测方法。作为初步研究,识别忽略类成员变量的方法异味与缺少低内存处理程序异味的共存。首先,提出基于静态程序分析的Android代码异味共存检测方法和正负样本自动生成方法并实现工具ASSD。该工具的输出为后续集成学习模型提供丰富的训练样本。然后,针对单一机器学习模型泛化能力有限的问题,提出一种软投票集成学习模型,识别共存的Android代码异味。该模型不仅可以集成传统机器学习模型,还可以集成改进的深度学习模型。实验结果表明,所提方法优于已有基于静态程序分析的检测方法,F_(1)值提升了26.1百分点。此外,基于传统机器学习的软投票集成学习模型优于基于深度学习的软投票集成学习模型,F_(1)值提升了6.1百分点。所提方法可以实现Android代码异味共存的检测。 展开更多
关键词 android代码异味共存 软投票 集成学习 静态程序分析
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基于优化函数调用图的安卓恶意软件检测
9
作者 吴千林 林宏刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第6期1703-1709,共7页
目前基于函数调用图的安卓恶意软件检测方法存在图规模过大导致处理困难,缺乏反映函数行为特征等问题。为此提出一种优化函数调用图表示方法,删除函数调用图中的外部函数节点,将其中的高危外部函数作为对应节点的特征向量,把内部函数被... 目前基于函数调用图的安卓恶意软件检测方法存在图规模过大导致处理困难,缺乏反映函数行为特征等问题。为此提出一种优化函数调用图表示方法,删除函数调用图中的外部函数节点,将其中的高危外部函数作为对应节点的特征向量,把内部函数被调用的先后顺序信息以位置编码的形式融入到节点特征向量中;设计一种基于HGP-SL算子的图注意力网络模型提取特征并分类。该方法有效减小函数调用图的规模,能够更准确地表征安卓恶意软件特征。实验结果表明,该方法的准确率和F1值分别为98.79%和98.76%,优于其它方法。 展开更多
关键词 安卓恶意软件 静态分析 函数调用图 外部函数 位置编码 图池化 图注意力网络
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安卓智能手机单双频混合数据定位算法
10
作者 吕庆宇 李克昭 +1 位作者 岳哲 班浩飞 《测绘通报》 北大核心 2025年第2期108-112,142,共6页
针对安卓智能手机接收卫星数据质量较差,且部分卫星观测数据仅为单频数据,以及传统的载波相位平滑伪距算法易受电离层延迟影响导致滤波器发散的问题,本文提出了一种单双频混合载波相位平滑伪距(MF-Hatch)算法。该方法在赫奇滤波的基础... 针对安卓智能手机接收卫星数据质量较差,且部分卫星观测数据仅为单频数据,以及传统的载波相位平滑伪距算法易受电离层延迟影响导致滤波器发散的问题,本文提出了一种单双频混合载波相位平滑伪距(MF-Hatch)算法。该方法在赫奇滤波的基础上综合利用混合数据,对双频数据采用无电离层组合法消除电离层延迟,将组合伪距和单频伪距以移动开窗载波相位平滑伪距方法进行平滑处理,并通过设定阈值避免滤波器因电离层异常和周跳的影响而发散。试验证明,相对直接采用原始数据定位的结果,MF-Hatch算法在单点静态定位E、N、U方向的定位精度分别提升了33.62%、18.14%、26.78%,在城市环境下动态定位E、N、U方向的定位精度分别提升了23.14%、28.69%、16.91%。 展开更多
关键词 android智能手机 单/双频混合数据 载波平滑伪距 SPP HATCH滤波
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基于全整型量化与多LSTM的Android恶意软件检测
11
作者 李红娇 吴佳蓓 顾凡 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2280-2288,共9页
考虑到在Android终端部署恶意软件检测模型提升性能的同时需要保持准确度,提出一种基于全整型量化与多LSTM的Android恶意软件检测方法。全整型量化通过限制多LSTM网络每层的参数位宽,所有参数将以16位整型的数据类型参与运算,从而缩短... 考虑到在Android终端部署恶意软件检测模型提升性能的同时需要保持准确度,提出一种基于全整型量化与多LSTM的Android恶意软件检测方法。全整型量化通过限制多LSTM网络每层的参数位宽,所有参数将以16位整型的数据类型参与运算,从而缩短检测速度,这些参数也以16位整型存储在存储器中,减少模型内存占用。此外,多LSTM初始网络将对不同语义特征产生不同的权重值,增加语义分布信息,决策网络综合这些权重值进行恶意软件分类,获得较高的准确度。实验结果表明,经过全整型量化后多LSTM检测模型大小缩小到量化前的1/4,检测时间减少约43.9%。与单LSTM相比,基于多LSTM的检测准确度提升了6.7%。 展开更多
关键词 android恶意软件 android恶意软件检测 检测与分类 深度学习 神经网络 LSTM 量化
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领域知识驱动的安卓软件对抗样本生成方法
12
作者 钟明 张晓寒 张源 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期325-332,共8页
安卓软件对抗样本是移动恶意软件检测领域的研究热点。现有生成方法仅从梯度、算法等模型角度出发,而忽略了安卓软件内在特质,导致样本生成效率低、样本质量不可靠等问题。该文提出一种领域知识驱动的安卓对抗样本生成(DK-JSMA)方法,使... 安卓软件对抗样本是移动恶意软件检测领域的研究热点。现有生成方法仅从梯度、算法等模型角度出发,而忽略了安卓软件内在特质,导致样本生成效率低、样本质量不可靠等问题。该文提出一种领域知识驱动的安卓对抗样本生成(DK-JSMA)方法,使用文本分析、代码分析和专家知识等方法提取并量化安卓领域知识,优化扰动过程的选择策略和选择结果。在大规模数据集上的实验结果表明,该方法比经典的JSMA方法生成效率更高,在深度神经网络、支持向量机和随机森林等主流模型上降低20%、23%和44%以上的特征失真度。 展开更多
关键词 安卓对抗样本 领域知识 恶意软件检测 特征选择 机器学习
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基于三支决策特征选择的安卓恶意软件检测
13
作者 陈丽芳 王嘉优 +2 位作者 施永辉 韩阳 代琪 《信息安全研究》 北大核心 2025年第6期561-568,共8页
Android恶意软件检测数据集中存在大量不相关和冗余的特征,单一的特征选择方法并不能有效去除不相关或冗余特征.如果移除信息量较大的特征则容易引发模型崩塌的问题.针对以上问题,提出一种基于三支决策特征选择(three-way decision feat... Android恶意软件检测数据集中存在大量不相关和冗余的特征,单一的特征选择方法并不能有效去除不相关或冗余特征.如果移除信息量较大的特征则容易引发模型崩塌的问题.针对以上问题,提出一种基于三支决策特征选择(three-way decision feature selection,3WDFS)的安卓恶意软件检测方法.该方法结合三支决策的思想,并行使用多种特征选择方法评估数据集的特征,将特征分为不相交的正域、负域和边界域;然后,分别利用近似马尔可夫毯和信息量差异删除边界域中的类间冗余特征和类内冗余特征,形成低冗余的边界域;最后,通过可学习权重参数级联拼接正域和低冗余边界域,输入分类模型训练学习.在公开数据集上的实验结果表明,3WDFS能够有效删除Android恶意软件检测中不相关和冗余的特征,提高检测恶意软件的检测效率和准确率. 展开更多
关键词 android软件 三支决策 特征选择 冗余特征 恶意软件检测
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基于动态程序切片和污点分析的安卓应用隐私泄露检测
14
作者 汪全盛 王田田 +1 位作者 马锐 张迎周 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期704-712,共9页
污点分析是检测Android应用程序隐私数据泄露的有效手段,静态污点分析不直接运行程序,容易产生较高的误报率.本文提出以动态程序切片指导静态污点分析的Android应用隐私泄露检测方法.首先对Android应用程序进行静态污点分析,输出以污点... 污点分析是检测Android应用程序隐私数据泄露的有效手段,静态污点分析不直接运行程序,容易产生较高的误报率.本文提出以动态程序切片指导静态污点分析的Android应用隐私泄露检测方法.首先对Android应用程序进行静态污点分析,输出以污点源与污点汇聚点信息标注的潜在泄露数据流,再对源代码的中间表示进行静态插桩,通过实际场景中的动态运行获取代码基本块执行路径,根据污点分析及动态执行结果制定切片准则,并采用后向程序切片对信息流进行二次处理以降低假阳性.本文根据提出的方法实现了原型工具并进行了实验验证.实验使用了2个不同的测试集,分别为DroidBench和TaintBench.实验结果表明:引入动态程序切片技术能够有效降低静态污点分析的误报,本文提出的方法能够减少70.3%的误报率. 展开更多
关键词 污点分析 动态程序切片 android隐私泄露 数据流处理
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自动挡拖拉机苹果模式和安卓模式之争
15
作者 柳琪 《农机质量与监督》 2025年第2期47-47,共1页
手机按操作系统可分为安卓和苹果。苹果iOS,是由苹果公司开发的移动操作系统,它最初是为iPhone设计,后来应用到iPodtouch和iPad上。iOS作为一个闭源系统,被苹果公司独家采用,在其上运行的第三方应用或APP均需经过苹果公司的严格审核。... 手机按操作系统可分为安卓和苹果。苹果iOS,是由苹果公司开发的移动操作系统,它最初是为iPhone设计,后来应用到iPodtouch和iPad上。iOS作为一个闭源系统,被苹果公司独家采用,在其上运行的第三方应用或APP均需经过苹果公司的严格审核。安卓系统(Android)是一种开放源代码的移动操作系统,开发者可以自由获取源代码并根据需求进行修改和定制,拥有庞大的应用生态系统,目前国内各大手机厂商都是基于安卓系统的开发应用。 展开更多
关键词 安卓系统 开放源代码 第三方应用 移动操作系统 自动挡
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基于深度学习的Android恶意软件动态检测 被引量:5
16
作者 张雪芹 王逸璇 赵敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期10-16,共7页
为提高Android恶意软件的检测精度,提出一种基于改进DenseNet网络的Android恶意软件动态检测方法。以应用软件运行特定阶段的网络通信流量为分析对象,根据会话五元组信息切分原始网络流量并转换为灰度图,提出一种基于DenseNet网络改进... 为提高Android恶意软件的检测精度,提出一种基于改进DenseNet网络的Android恶意软件动态检测方法。以应用软件运行特定阶段的网络通信流量为分析对象,根据会话五元组信息切分原始网络流量并转换为灰度图,提出一种基于DenseNet网络改进的分类检测网络DenseNet_IS。通过添加具有不同大小卷积核的卷积分支获取不同感受野的特征,通过引入SimAM注意力模块,从空间和通道两个维度实现对重要特征的关注。结合应用软件判决机制,实现最终分类。在CICAndMal2017数据集上的实验结果表明,所提方法可以达到99.06%的良恶性检测精度和96.51%的多分类精度,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 android系统 恶意软件 异常检测 网络流量 DenseNet 注意力机制 流量灰度图
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基于YOLOv5s和Android部署的电气设备识别 被引量:4
17
作者 廖晓辉 谢子晨 路铭硕 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2024年第1期122-128,共7页
针对变电站多种电气设备实时检测的需求,提出了一种基于改进YOLOv5s的电气设备识别方法,并设计基于Android部署的电气设备识别APP,以便对电气设备进行识别与学习。以电力变压器、绝缘子串等6种常见变电站电气设备为例构建图像数据集。... 针对变电站多种电气设备实时检测的需求,提出了一种基于改进YOLOv5s的电气设备识别方法,并设计基于Android部署的电气设备识别APP,以便对电气设备进行识别与学习。以电力变压器、绝缘子串等6种常见变电站电气设备为例构建图像数据集。数据集进行图像预处理后对YOLOv5s算法进行改进。通过引入C2f模块提高小目标检测精度,采用Soft-NMS提高检测框筛选能力,减少漏检和误检的情况,使用改进后的算法对数据集进行模型训练。将训练好的识别网络模型通过TensorFlow Lite框架进行模型部署,设计电气设备识别APP。经验证,改进后的变电站电气设备识别网络模型mAP稳定在91.6%,与原模型相比提高了3.3百分点。部署后的APP具有设备识别和设备介绍等界面,使用移动端进行识别时每张图片识别时间都小于1 s,具有较快的识别速度和较高的识别精度,可以高效地实现变电站电气设备的实时检测与设备学习。 展开更多
关键词 电气设备 改进YOLOv5s android TensorFlow Lite 图像识别
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基于安卓手机App开发的核辐射自动检测系统设计与实现 被引量:2
18
作者 张子华 张煜荣 +3 位作者 刘力源 屈岱萱 黄春晖 魏冉明 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第5期948-954,共7页
日本核污染水排海导致海洋生态系统污染,核污水中的放射性物质在海洋生物体内富集,人们对海产品核辐射检测的需求正在逐渐增加。为了满足非接触式核辐射测量的需求,本文设计了基于Android手机的核辐射自动检测系统,该系统的主要功能包... 日本核污染水排海导致海洋生态系统污染,核污水中的放射性物质在海洋生物体内富集,人们对海产品核辐射检测的需求正在逐渐增加。为了满足非接触式核辐射测量的需求,本文设计了基于Android手机的核辐射自动检测系统,该系统的主要功能包括数据采集、数据处理及核污染环境预警。选用MR-10-J型盖革计数器进行传感数据采集,实现了Arduino IDE对MODBUS通信协议的编写,完成以Arduino UNO为下位机的核辐射传感器数据采集与处理;选用HC-06蓝牙无线通信模块进行数据传输,完成基于Android手机App客户端的上位机和数据库开发。本文所提核辐射无线检测系统具有非接触准确测量、携带方便、远端实时监测、使用便捷、预警提示等优点,对于居家应用具有广泛的市场前景。 展开更多
关键词 ARDUINO android 核辐射 非接触式 辐射预警
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创新创业背景下基于Android的自动控制播蒜机设计与应用
19
作者 徐生龙 崔玉萍 《南方农机》 2024年第24期15-19,共5页
【目的】在创新创业的浪潮中,农业现代化成为推动乡村振兴的重要力量。武威市凉州区洪祥镇是远近闻名的大蒜种植基地,面临手工种植效率低下、机械化程度不高的挑战,旨在通过智能化技术提升大蒜种植的精准性与效率。【方法】通过集成操... 【目的】在创新创业的浪潮中,农业现代化成为推动乡村振兴的重要力量。武威市凉州区洪祥镇是远近闻名的大蒜种植基地,面临手工种植效率低下、机械化程度不高的挑战,旨在通过智能化技术提升大蒜种植的精准性与效率。【方法】通过集成操作便捷的Android系统、精准控制算法及高效机械结构,设计了一款高效、精准播种的播蒜机。该智能播蒜机采用模块化设计,集成了减速电流控制箱、播种器、智能控制箱、压种轮、穴播器、覆压轮等核心部件,通过计算机精准控制技术实现播种作业的全过程自动化。【结果】仿真结果表明,该播蒜机的平均作业速度达到4.2 km/h,显著高于传统人工种植的效率;界面布局直观,操作流畅,能够实时反馈设备的运行状态和播种进度;数据传输稳定,延迟低,丢包率几乎为零,满足了远程控制对实时性的要求;漏取种检测的成功率和补种成功率均达到了92%以上。【结论】该播蒜机解决了当前大蒜种植中的瓶颈问题,有利于推动农业现代化进程,助力农民增收与农村经济发展。 展开更多
关键词 创新创业 android平台 自动控制 播蒜机
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基于GCN和BiLSTM的Android恶意软件检测方法 被引量:1
20
作者 贺娇君 蔡满春 芦天亮 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期388-395,共8页
现有Android恶意软件检测方法大多是对单一结构类型的特征进行学习,在分析应用程序语义方面有所缺失。针对传统检测方法捕获特征语义不够全面的问题,文中创新性地提出了一种基于GCN和BiLSTM的Android恶意软件检测模型,在精准提取样本结... 现有Android恶意软件检测方法大多是对单一结构类型的特征进行学习,在分析应用程序语义方面有所缺失。针对传统检测方法捕获特征语义不够全面的问题,文中创新性地提出了一种基于GCN和BiLSTM的Android恶意软件检测模型,在精准提取样本结构信息的同时对恶意行为语义进行重点分析。首先以图的方式表征26类关键系统调用间的拓扑关系,使用双层GCN网络聚合系统调用图中节点的高阶结构信息,有效提高特征学习效率;然后利用带有自注意力机制的BiLSTM网络获取操作码序列的上下文语义,通过为具有恶意特征的序列赋予高权重得到特征内部的强相关性;最后使用Softmax输出融合结构信息和上下文特征的样本分类概率。在基于Drebin和AndroZoo数据集的实验中,所提模型准确率达到了93.95%,F1值达到了97.09%,相较于基准算法有显著提高,充分证明了基于GCN和BiLSTM的模型能有效提升Android恶意软件的检测效果。 展开更多
关键词 android 恶意软件检测 GCN BiLSTM
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