【摘 要】
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随着Android平台变得越来越流行,并且由于其高度的开放性,使得它已经成为移动终端攻击者的主要目标.为了有效检测Android恶意软件,本文提出了一种基于BP神经网络的检测方法.
【机 构】
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北京交通大学电子信息工程学院,通信与信息系统关键实验室,北京100044
【出 处】
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第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会
论文部分内容阅读
随着Android平台变得越来越流行,并且由于其高度的开放性,使得它已经成为移动终端攻击者的主要目标.为了有效检测Android恶意软件,本文提出了一种基于BP神经网络的检测方法.该方法不仅考虑了应用程序安装包的静态特征,同时在应用程序运行时,监测了安卓虚拟机的动态特性.另外,为了降低分类算法的复杂度,提高分类器的实时性,在该检测方法中引入了两种降维方法,主成分分析和信息增益算法,并对这两种方法进行了对比分析.另外,还将本文中的方法与一些已有的相关研究进行了对比分析,实验结果和对比分析表明,本文提出的方法能有效检测未知的Android恶意软件.
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