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基于行为特征和语义特征的多模态Android恶意软件检测方法
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作者 朱晋恺 方兰婷 +1 位作者 季小文 黄杰 《电子科技》 2024年第5期71-78,共8页
现有的Android恶意软件检测方法只考虑单一种类的特征,并不能全面描述Android软件的特征。为解决此类问题,文中从权限、字节码概率矩阵和函数调用图3种类型特征出发,提出了一种基于行为特征和语义特征的多模态Android恶意软件检测方法... 现有的Android恶意软件检测方法只考虑单一种类的特征,并不能全面描述Android软件的特征。为解决此类问题,文中从权限、字节码概率矩阵和函数调用图3种类型特征出发,提出了一种基于行为特征和语义特征的多模态Android恶意软件检测方法。同时,为了解决函数节点特征表示问题,文中针对函数调用图的生成过程提出了一种新的节点特征生成方法。为了丰富操作码语义信息,提出了一种基于2-gram的字节概率矩阵生成方法。通过实验证明了文中方法相较于其他方法可更加全面地描述Android软件的特征,检测准确率达到95.2%,相较于已有方法准确率平均提升了22%,有效提高了Android恶意软件的检测能力。 展开更多
关键词 android 特征融合 权限 字节概率矩阵 函数调用图 卷积神经网络 恶意软件检测 多模态
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Android恶意软件检测低冗余特征选择方法 被引量:6
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作者 郝靖伟 潘丽敏 +2 位作者 李蕊 杨鹏 罗森林 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期225-232,共8页
针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法。利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化... 针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法。利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化偏差程度和特征出现频率剔除低偏差和整体软件中低频使用的特征;结合粒子群优化算法和分类器检测效果得到最优特征子集。使用公开数据集DREBIN和AMD进行实验,实验结果显示,在AMD数据集上选择出了294维特征,进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1%~5%,在DREBIN数据集上选择出了295维特征,少于4种对比方法,且进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1.7%~5%。实验结果表明,所提方法能够降低Android恶意软件检测中特征的冗余性,提升恶意软件的检测准确率。 展开更多
关键词 android恶意软件检测 特征选择 Mann-Whitney检验 粒子群优化算法 外观比率间隔算法
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基于深度学习的Android恶意软件检测:成果与挑战 被引量:8
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作者 陈怡 唐迪 邹维 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2082-2094,共13页
随着Android应用的广泛使用,Android恶意软件数量迅速增长,对用户的财产、隐私等造成的安全威胁越来越严重。近年来基于深度学习的Android恶意软件检测成为了当前安全领域的研究热点。该文分别从数据采集、应用特征、网络结构、效果检测... 随着Android应用的广泛使用,Android恶意软件数量迅速增长,对用户的财产、隐私等造成的安全威胁越来越严重。近年来基于深度学习的Android恶意软件检测成为了当前安全领域的研究热点。该文分别从数据采集、应用特征、网络结构、效果检测4个方面,对该研究方向已有的学术成果进行了分析与总结,讨论了它们的局限性与所面临的挑战,并就该方向未来的研究重点进行了展望。 展开更多
关键词 移动安全 android恶意软件 android应用 深度学习 机器学习
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基于改进贝叶斯分类的Android恶意软件检测 被引量:6
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作者 张思琪 《无线电通信技术》 2014年第6期73-76,共4页
针对Android手机安全受恶意软件威胁越来越严重这一问题,提出一种改进的Android恶意软件检测算法。监控从Android移动设备应用程序获取的多种行为特征值,应用机器学习技术,通过与卡方检验滤波测试结合的方式改进传统的朴素贝叶斯算法,检... 针对Android手机安全受恶意软件威胁越来越严重这一问题,提出一种改进的Android恶意软件检测算法。监控从Android移动设备应用程序获取的多种行为特征值,应用机器学习技术,通过与卡方检验滤波测试结合的方式改进传统的朴素贝叶斯算法,检测Android系统中的恶意软件。通过实验仿真,结果表明在采取朴素贝叶斯分类模型之前,使用卡方检验过滤应用程序的行为特征,可以使基于Android的恶意软件检测技术拥有较低的误报率和较高的精度。 展开更多
关键词 android恶意软件 动态检测 机器学习 朴素贝叶斯 卡方检验
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基于改进随机森林算法的Android恶意软件检测 被引量:40
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作者 杨宏宇 徐晋 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期8-16,共9页
针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model)... 针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model)。IRFCM选取Android Manifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择,然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。 展开更多
关键词 随机森林 加权投票 恶意软件 分类检测
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Android恶意软件特性与进化分析研究 被引量:1
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作者 管飞诗 徐夫田 《数字技术与应用》 2016年第5期53-55,共3页
Android的流行使其成为众多的恶意软件攻击的目标,Android恶意软件以惊人的速度增长。为更好的了解Android病毒特点及其进化演变方向,本文对近4年的35个Android恶意家族,350个恶意样例进行定性定量分析。结合目前国内外学者对Android恶... Android的流行使其成为众多的恶意软件攻击的目标,Android恶意软件以惊人的速度增长。为更好的了解Android病毒特点及其进化演变方向,本文对近4年的35个Android恶意家族,350个恶意样例进行定性定量分析。结合目前国内外学者对Android恶意软件研究进展,从Android平台下的恶意软件的表现(包括侵入手机前后的各种表现),以及Android恶意软件隐蔽性、重新打包、更新攻击各个方面进行描述,对这350个恶意样例的特性得出一定的结论,并对Android恶意软件进化的趋势做出了理性的预测。从Android病毒编程语言多样化、查杀加壳化以及传播"瓶颈"方面做出预测。得出今后Android恶意软件趋向编程语言多样化、"加壳"技术高深化、传播途径跨平台化等结论。希望本文得出的有关结论和预测对于Android安全相关研究人员提供一定的参考意义。 展开更多
关键词 android恶意软件 恶意家族 android安全 定量分析
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基于混合特征的Android恶意软件静态检测 被引量:6
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作者 卢文清 何加铭 +1 位作者 曾兴斌 樊玲慧 《无线电通信技术》 2014年第6期64-68,共5页
当前智能手机市场中,Android占有很大的市场份额,又因其他的开源,基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标。随着对Android恶意软件的快速增长,Android手机用户迫切需要保护自己手机安全的解决方案。为此,对多款Android恶... 当前智能手机市场中,Android占有很大的市场份额,又因其他的开源,基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标。随着对Android恶意软件的快速增长,Android手机用户迫切需要保护自己手机安全的解决方案。为此,对多款Android恶意软件进行静态分析,得出Android恶意软件中存在危险API列表、危险系统调用列表和权限列表,并将这些列表合并,组成Android应用的混合特征集。应用混合特征集,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM),建立Android恶意软件的静态检测模型。利用此模型实现仿真实验,实验结果表明,该方法能够快速检测Android应用中恶意软件,且不用运行软件,检测准确率较高。 展开更多
关键词 混合特征 主成分分析法 支持向量机 android应用 恶意检测
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基于深度学习的Android恶意软件检测的设计分析 被引量:2
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作者 杨基慧 《科学技术创新》 2020年第34期85-86,共2页
以提升Android恶意软件检测准确率与有效性为主要目的,自行设计出一套基于深度学习的Android恶意软件检测系统。静态特征与动态特征共同组成此检测系统的安全相关特征,通过特征选择算法,以深度学习、降噪编码机及自动编码机联合运用实... 以提升Android恶意软件检测准确率与有效性为主要目的,自行设计出一套基于深度学习的Android恶意软件检测系统。静态特征与动态特征共同组成此检测系统的安全相关特征,通过特征选择算法,以深度学习、降噪编码机及自动编码机联合运用实现任务分类。分别采用8000个良性应用软件和7000个恶意软件对检测系统进行测试,结果显示次检测系统检测准确率为95.8%,表明相比传统机器学习技术,基于深度学习的Android恶意软件检测系统具有更高检测准确率,性能更佳。 展开更多
关键词 深度学习 BP算法 android恶意软件 检测系统
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一种Android恶意软件检测模型 被引量:5
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作者 杨宏宇 那玉琢 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期45-51,共7页
针对传统Android恶意软件检测方法检测精度较低等不足,提出一种基于双通道卷积神经网络的Android恶意软件检测模型。首先,提取应用程序的原始操作码序列并生成指令功能序列;然后,将两种序列分别作为卷积神经网络两个通道的输入迭代训练... 针对传统Android恶意软件检测方法检测精度较低等不足,提出一种基于双通道卷积神经网络的Android恶意软件检测模型。首先,提取应用程序的原始操作码序列并生成指令功能序列;然后,将两种序列分别作为卷积神经网络两个通道的输入迭代训练并调整各层神经元权重;最后,通过已训练的检测模型实现对Android恶意软件的检测。实验结果表明,该检测模型对恶意软件具有较好的检测分类精度和检测准确率。 展开更多
关键词 恶意软件 分类检测 操作码序列 指令功能序列 卷积神经网络
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一种Android恶意软件的动态检测方案 被引量:1
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作者 刘培鹤 黄思艺 闫翔宇 《北京电子科技学院学报》 2016年第2期73-78,共6页
Android是当下最热门的移动终端平台,但其平台开源性特征使得恶意软件的数量出现爆炸式增长,因此,本文提出了一套恶意软件检测方案。首先利用"反探测方案"来防止恶意软件对模拟环境进行检测,然后在模拟器中运行待测应用,检测... Android是当下最热门的移动终端平台,但其平台开源性特征使得恶意软件的数量出现爆炸式增长,因此,本文提出了一套恶意软件检测方案。首先利用"反探测方案"来防止恶意软件对模拟环境进行检测,然后在模拟器中运行待测应用,检测该应用是否有"流氓行为",最后利用"基于动态软件系统API标记对比的检测方案"来进行恶意软件APK重打包检测。该方法适用于Android平台下移动终端设备安全防护的需要。 展开更多
关键词 android 恶意软件 移动终端安全 动态检测 行为监控 API调用拦截技术
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基于系统调用的Android恶意软件检测分析
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作者 曹敏志 《科技创新与应用》 2018年第2期193-194,共2页
文章提出一种基于系统调用功能的Android恶意软件检测方法。通过构建Android系统应用程序数据文件保护机制,针对手机病毒、恶意软件损害及木马入侵等安全隐患,设计了一种专用的基于系统调用的Android恶意软件检测架构。结合系统调用频... 文章提出一种基于系统调用功能的Android恶意软件检测方法。通过构建Android系统应用程序数据文件保护机制,针对手机病毒、恶意软件损害及木马入侵等安全隐患,设计了一种专用的基于系统调用的Android恶意软件检测架构。结合系统调用频数特征,描述应用程序执行时的非法行为,并以k NN算法为基础,结合实例对某Android系统手机恶意软件进行检测分析。 展开更多
关键词 系统调用 android系统 恶意软件 检测
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Android恶意软件检测方法分析
12
作者 甘露 曹帮琴 《无线互联科技》 2016年第7期47-48,60,共3页
文章首先就Android恶意软件的安装和触发特点进行分析,通过分析Android平台中的恶意行为,制定了Android恶意代码检测方案。结合Android平台的特点,分析了现有的恶意软件检测行为,并指出了现有Android恶意软件检测方法的不足和未来发展... 文章首先就Android恶意软件的安装和触发特点进行分析,通过分析Android平台中的恶意行为,制定了Android恶意代码检测方案。结合Android平台的特点,分析了现有的恶意软件检测行为,并指出了现有Android恶意软件检测方法的不足和未来发展趋势。 展开更多
关键词 android 恶意软件 检测
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基于深度学习的Android恶意软件检测系统的设计和实现 被引量:5
13
作者 王涛 李剑 《信息安全研究》 2018年第2期140-144,共5页
为了提高Android恶意软件检测的准确率和有效性,提出了一种新的基于深度学习的Android恶意软件检测系统:SDADLDroid.该系统中使用的安全相关特征分别由静态特征和动态特征组成·经过特征选择算法,将深度学习多层降噪自动编码机,用... 为了提高Android恶意软件检测的准确率和有效性,提出了一种新的基于深度学习的Android恶意软件检测系统:SDADLDroid.该系统中使用的安全相关特征分别由静态特征和动态特征组成·经过特征选择算法,将深度学习多层降噪自动编码机,用于最终的分类.在本次实验中,使用了8000个良性应用软件和7000个恶意软件组成的数据集,该系统通过对现实中15000个应用构建了一个3层的SDA神经网络,该系统的检测准确率高达95.8%.实验表明基于深度学习的Android恶意软件检测系统比传统机器学习技术有更高的准确率. 展开更多
关键词 android安全 深度学习 恶意软件 神经网络 恶意软件检测
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Android恶意软件检测方法研究
14
作者 张洋 《数字技术与应用》 2018年第11期166-166,168,共2页
Android操作系统所秉承的开放性及其目前占有的庞大市场份额,使得其安全性备受关注,本文对Android的系统架构进行了介绍,分析了Android面临的三类安全威胁和四种受到的攻击方式,在分析Android三大安全机制的基础上,对恶意软件的分析检... Android操作系统所秉承的开放性及其目前占有的庞大市场份额,使得其安全性备受关注,本文对Android的系统架构进行了介绍,分析了Android面临的三类安全威胁和四种受到的攻击方式,在分析Android三大安全机制的基础上,对恶意软件的分析检测技术和判定技术进行了研究。 展开更多
关键词 android 恶意软件 安全机制 分析监测
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一种基于演化超网络的Android恶意软件检测方法
15
作者 严海升 《中国新通信》 2018年第5期37-37,共1页
本文提出了一种基于演化超网络的Android恶意软件检测策略,且与传统分类算法进行了比较。结果表明,本文提出的检测策略接近或优于传统的分类算法。
关键词 恶意软件 演化超网络 android权限 卡方统计
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基于沙盒的Android恶意软件检测技术研究 被引量:7
16
作者 林鑫 《电子设计工程》 2016年第12期48-50,53,共4页
随着互联网技术和计算机技术的高速发展,人们获取资源和服务变得更加方便快捷了,但与之伴随而来的安全问题也日益突出。特别是在使用广泛的移动终端上,窃取信息、恶意吸费等恶意软件层出不穷。由于受到资源和计算能力的限制,移动终端无... 随着互联网技术和计算机技术的高速发展,人们获取资源和服务变得更加方便快捷了,但与之伴随而来的安全问题也日益突出。特别是在使用广泛的移动终端上,窃取信息、恶意吸费等恶意软件层出不穷。由于受到资源和计算能力的限制,移动终端无法安装功能强大、性能要求高的病毒查杀软件。本文从实际出发,针对移动终端对安全的需求和现有查杀软件存在的弊端进行了深入的分析,提出了一种基于沙盒的结合移动端和云端的恶意软件检测技术。该技术采用了基于动态分析的沙盒技术,从一定程度上弥补了传统的静态分析方法所存在的不足,沙盒所特有的隔离环境,同时保证在系统执行检测任务时免遭恶意程序的破坏。另外,考虑到移动终端的局限性和检测过程的可靠性,在移动终端经过预处理后,使用高效的比对算法进行二进制比对,同时通过网络将APK中的class字节码文件上传到云端,通过在云端的虚拟机中运行执行代码进行进一步检测,从而提高检测的可靠性和效率。 展开更多
关键词 沙盒 android 恶意软件 云计算
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基于组合式算法的Android恶意软件检测方法 被引量:2
17
作者 陈昊 卿斯汉 《电信科学》 北大核心 2016年第10期15-21,共7页
为解决当前恶意软件静态检测方法中适用面较窄、实用性较低的问题,通过组合式算法筛选出最优分类器,并以此为基础实现了一个检测系统。首先使用逆向工程技术提取软件的特征库,并通过多段筛选得到分类器的初步结果。提出了一种基于最小... 为解决当前恶意软件静态检测方法中适用面较窄、实用性较低的问题,通过组合式算法筛选出最优分类器,并以此为基础实现了一个检测系统。首先使用逆向工程技术提取软件的特征库,并通过多段筛选得到分类器的初步结果。提出了一种基于最小风险贝叶斯的分类器评价标准,并以此为核心,通过对初步结果赋权值的方式得到最优分类器结果。最后以最优结果为核心实现了一个Android恶意软件检测系统原型。实验结果表明,该检测系统的分析精度为86.4%,并且不依赖于恶意代码的特征。 展开更多
关键词 恶意软件检测 特征选择 组合式算法 最小风险贝叶斯评价 危险权限组合
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基于组合机器学习算法的Android恶意软件检测 被引量:2
18
作者 丘惠军 连耿雄 刘则君 《信息技术》 2019年第7期59-64,共6页
Android系统的开源特性使得应用市场缺乏完善的监管,严重影响移动用户的信息安全。然而,现有Android恶意软件检测方法主要依赖于恶意软件签名库,难以应对无签名的未知软件。为此,文中提出一种基于组合机器学习算法的Android恶意软件检... Android系统的开源特性使得应用市场缺乏完善的监管,严重影响移动用户的信息安全。然而,现有Android恶意软件检测方法主要依赖于恶意软件签名库,难以应对无签名的未知软件。为此,文中提出一种基于组合机器学习算法的Android恶意软件检测方法,该方法充分利用Android应用的多项属性特征,使用多个策略组合分析不同类型机器学习分类器的决策结果。实验结果表明,文中方法能够有效提高Android恶意软件检测的有效性和准确性。 展开更多
关键词 android移动应用 恶意软件检测 机器学习 静态特征提取
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Android恶意软件检测方法的研究与分析
19
作者 苗博 陈子豪 殷旭东 《无线互联科技》 2019年第5期44-46,共3页
Android恶意软件发展迅速,变种繁多,对Android恶意软件检测的研究与分析有着重要的实际意义。文章基于Android恶意软件的类型特点和检测技术,对国内外的检测方法进行介绍和分析。从恶意软件的发展角度,分析检测方法的技术选择;从检测技... Android恶意软件发展迅速,变种繁多,对Android恶意软件检测的研究与分析有着重要的实际意义。文章基于Android恶意软件的类型特点和检测技术,对国内外的检测方法进行介绍和分析。从恶意软件的发展角度,分析检测方法的技术选择;从检测技术分析检测方法的优缺点。重点分析总结了基于静态特征检测、基于动态特征检测和基于混合特征检测的几种检测方法。最后展望了Android恶意软件检测方法的发展趋势。 展开更多
关键词 android 恶意软件 检测方法 特征 机器学习
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基于词嵌入和特征融合的恶意软件检测研究
20
作者 师智斌 孙文琦 +1 位作者 窦建民 于孟洋 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期412-419,共8页
针对现有传统方法存在特征提取和表示受限、无法同时捕获API序列的空间语义特征和时序特征、无法捕获能决定目标任务的关键特征信息等问题,利用自然语言处理领域的词嵌入技术和多模型特征抽取以及特征融合技术,提出一种基于词嵌入和特... 针对现有传统方法存在特征提取和表示受限、无法同时捕获API序列的空间语义特征和时序特征、无法捕获能决定目标任务的关键特征信息等问题,利用自然语言处理领域的词嵌入技术和多模型特征抽取以及特征融合技术,提出一种基于词嵌入和特征融合的恶意软件检测方法.首先使用自然语言处理领域的词嵌入技术对API序列编码,得到其语义特征编码表示;然后分别利用多重卷积网络和Bi-LSTM网络提取API序列的n-gram局部空间特征和时序特征;最后利用自注意力机制对捕获的特征进行关键位置信息的深度融合,通过刻画深层恶意行为特征实现分类任务.实验结果表明,在二分类任务中,该方法准确率达到94.79%,相较于传统机器学习方法平均提高了12.37%,比深度学习方法平均提高5.78%.在多分类任务中,该方法的准确率也达到91.95%,能够有效地提高对恶意软件的检测准确率. 展开更多
关键词 恶意软件检测 软件调用序列 多重卷积网络 长短期记忆网络 特征融合
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