【摘 要】
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Android平台是恶意软件的重灾区。在恶意软件传播方面,第三方应用商店仍是智能移动终端病毒传播的主要途径。由于Android系统的开放性及广泛的市场占有率,恶意软件在Android
【基金项目】
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“网络空间安全”重点专项（No.2017YFB0802202）, 上海市科学技术委员会科研计划项目（No.14DZ1104903）
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Android平台是恶意软件的重灾区。在恶意软件传播方面,第三方应用商店仍是智能移动终端病毒传播的主要途径。由于Android系统的开放性及广泛的市场占有率,恶意软件在Android平台传播广泛。为了防止恶意软件传播,针对恶意软件行为特征复杂的特点,提出了结合深度学习的恶意代码检测方法。基于Android程序的静态特征,利用深度学习模型进行分类学习,并在公开的Android软件样本集上进行测试。测试结果表明,所提方法判断恶意软件的正确率可以达到95%左右,实用性强,可以有效保护Android系统的安全。
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