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基于特征加权的深度学习Android恶意检测系统研究
被引量：
7
1
作者
葛文麒
杨清
+1 位作者
廖俊国
何羽轩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期174-180,共7页
当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络深度学习算法相结合的恶意检测系统。采用静态分析方法从恶意...
当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络深度学习算法相结合的恶意检测系统。采用静态分析方法从恶意与良性应用程序中提取不同类型行为特征,利用特征加权方法消除噪声与不相关因素后构建特征向量,使用Bi-LSTM深度学习算法优化行为特征参数,并设计恶意与良性应用程序分类模型,建立特征加权与深度学习算法相结合的恶意应用程序检测系统。实验结果表明,与支持向量机、RNN等传统检测系统相比,该系统对恶意应用程序具有较高的检测精度与准确率。
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关键词
ANDROID系统
恶意应用
特征加权
深度学习
双向长短期记忆神经网络
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题名
基于特征加权的深度学习Android恶意检测系统研究
被引量：
7
1
作者
葛文麒
杨清
廖俊国
何羽轩
机构
湖南科技大学
计算机
科学与工程
学院
湖南科技大学潇湘学院计算机系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期174-180,共7页
基金
国家自然科学基金(61772194)。
文摘
当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络深度学习算法相结合的恶意检测系统。采用静态分析方法从恶意与良性应用程序中提取不同类型行为特征,利用特征加权方法消除噪声与不相关因素后构建特征向量,使用Bi-LSTM深度学习算法优化行为特征参数,并设计恶意与良性应用程序分类模型,建立特征加权与深度学习算法相结合的恶意应用程序检测系统。实验结果表明,与支持向量机、RNN等传统检测系统相比,该系统对恶意应用程序具有较高的检测精度与准确率。
关键词
ANDROID系统
恶意应用
特征加权
深度学习
双向长短期记忆神经网络
Keywords
Android system
malware application
feature weighting
deep learning
Bidirectional Long Short-Term Memory(Bi-LSTM)neural network
分类号
TP316 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征加权的深度学习Android恶意检测系统研究
葛文麒
杨清
廖俊国
何羽轩
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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