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基于深度置信网络的Android恶意软件检测

作者:欧阳立; 芦天亮安卓恶意软件检测深度置信网络特征提取深度学习

摘要:针对以往Android恶意软件检测技术准确率低,对采用重打包和代码混淆技术的Android恶意软件无法成功识别等问题,设计并实现了一种基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。通过自动化提取Android应用软件的特征,构建对应的特征向量,训练基于深度置信网络的深度学习模型,实现了一种新的基于深度置信网络的Android恶意软件检测算法。实验结果表明,基于深度置信网络的深度学习模型可以更好地表征Android恶意软件,其检测效果也明显优于传统的机器学习模型。

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信息技术与网络安全

《信息技术与网络安全》(CN:10-1543/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息技术与网络安全》现已更名为《网络安全与数据治理》。

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