【摘 要】
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随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院,中国电子科技集团公司第三十研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61401067)资助
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随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一种基于N-gram的静态恶意检测模型,该模型通过逆向手段反编译AndroidAPK文件,利用N-gram技术在字节码上提取特征,以此避免传统检测中专家知识的依赖。同时,该模型使用深度置信网络,能够快速而准确地学习训练。通过对1267个恶意样本和1200个善意样本进行测试,结果显示模型整体的检测准确率最高可以达到98.34%。实验进一
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