代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法
Code vector deep learning-based malicious Android application detection approach
北京信息科技大学 自动化学院, 北京 100192
摘要
目前针对恶意Android应用的静态检测方法大多基于对病毒哈希值的分析与匹配，无法迅速检测出新型恶意Android应用及其变种，为了降低现有静态检测的漏报率，提高对新型恶意应用的检测速度，提出一种通过深度网络融合模型实现的恶意Android应用检测方法。首先提取反编译得到的Android应用核心代码中的静态特征，随后进行代码向量化处理，最后使用深度学习网络进行分类判别。该方法实现了对恶意应用高准确度的识别，经过与现存方法的对比分析，验证了该方法在恶意代码检测中的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1636208)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.09.0676
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第2期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 549-552,558
文章编号: 1001-3695(2021)02-044-0549-04
发布历史
[2021-02-05] 印刷出版
引用本文
李凡, 易军凯. 代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (2): 549-552,558. (Li Fan, Yi Junkai. Code vector deep learning-based malicious Android application detection approach [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (2): 549-552,558. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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