【摘 要】
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针对传统Android恶意应用检测技术无法对当前爆发增长的恶意应用进行高效检测,对移动终端安全造成严重威胁的问题,利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network
【机 构】
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北京工业大学信息学部,信息保障技术重点实验室,西安电子科技大学陕西省网络与系统安全重点实验室
【基金项目】
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北京工业大学第17届研究生科技基金重点资助项目(ykj-2018-00573),信息保障技术重点实验室基金资助项目(614211204031117),陕西省网络与系统安全重点实验室开放课题基金资助项目(NSSOF1900105)
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针对传统Android恶意应用检测技术无法对当前爆发增长的恶意应用进行高效检测,对移动终端安全造成严重威胁的问题,利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类算法,设计并实现了一种基于静态权限特征的恶意应用检测方案.首先,对Android应用包反编译获取AndroidManifest.xml文件,从中提取出应用申请的系统权限;然后,根据权限危险级别将权限列表特征化,获得权限特征数据集,进而,对CNN多次训练,获得应用类别分类器;最后,用分类器判断应用
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