【摘 要】
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针对Android应用数目庞大、功能多样而难以准确验证应用实际类别的情况,对Andriod应用的网络行为进行分析研究,提出应用的行为一致性理论,并实现一种基于网络行为一致性验证
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61472189）, 空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金资助项目（SKLATM201703）, 赛尔网络下一代互联网技术创新资助项目（NGII20160105）
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针对Android应用数目庞大、功能多样而难以准确验证应用实际类别的情况,对Andriod应用的网络行为进行分析研究,提出应用的行为一致性理论,并实现一种基于网络行为一致性验证的LSTM分类模型.通过构造不同场景事件组合来触发不同功能类别应用运行时的网络行为,提取有效的网络特征构建成网络事件行为时序序列,并设计带有特殊输入结构的LSTM循环神经网络模型,对网络事件行为时序序列中潜在的行为模式进行学习与建模.实验验证结果表明,Android应用样本具有行为一致性;所提出的LSTM网络模型能有效地学习与归纳不
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