【摘 要】
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为更好地了解基于深度学习的Android恶意应用检测领域的研究现状,对该领域现有的研究工作进行了综述。首先介绍了Android恶意应用检测技术的发展以及主要方法,然后阐述了四种主流深度神经网络的基本原理,并从网络结构、特征工程和应用效果等方面对深度神经网络在Android恶意应用检测中的应用现状进行了总结,最后对基于深度学习的Android恶意应用检测技术的未来研究方向进行了展望。可以看到,引入深度学习的Android恶意应用检测技术具有明显的优势,但也存在需要进一步改进的问题,如模型的鲁棒性、可解释性等
【机 构】
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福建师范大学网络与数据中心,网络安全与教育信息化福建省高校工程研究中心
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为更好地了解基于深度学习的Android恶意应用检测领域的研究现状,对该领域现有的研究工作进行了综述。首先介绍了Android恶意应用检测技术的发展以及主要方法,然后阐述了四种主流深度神经网络的基本原理,并从网络结构、特征工程和应用效果等方面对深度神经网络在Android恶意应用检测中的应用现状进行了总结,最后对基于深度学习的Android恶意应用检测技术的未来研究方向进行了展望。可以看到,引入深度学习的Android恶意应用检测技术具有明显的优势,但也存在需要进一步改进的问题,如模型的鲁棒性、可解释性等
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