【摘 要】
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随着移动互联网渐渐渗入人们的日常生活,面向安卓的恶意软件也对用户产生着愈发巨大的负面影响。本文针对传统安卓恶意软件静态检测技术在检测多分类恶意行为时准确性及灵活
【机 构】
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中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
【基金项目】
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国家重点研发计划“网络空间安全”重点专项(批准号:2016YFB0801100);国家自然科学基金项目(批准号:61602489);“十三五”国家密码发展基金密码理论研究重点课题(批准号:MMJJ20180108);中国人民公安大学2019年基本科研业务费重大项目(2019JKF108)
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随着移动互联网渐渐渗入人们的日常生活,面向安卓的恶意软件也对用户产生着愈发巨大的负面影响。本文针对传统安卓恶意软件静态检测技术在检测多分类恶意行为时准确性及灵活性的不足,提出了一种基于深度森林(Gcforest)的恶意软件行为检测机制,最后经过实验测试与对比,证明此机制在恶意软件行为检测效果、参数调节难易度上具有明显优势。
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