【摘 要】
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为了提高Android恶意软件检测的准确率和有效性,提出了一种新的基于深度学习的Android恶意软件检测系统：SDADLDroid.该系统中使用的安全相关特征分别由静态特征和动态特征组成
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1636106,61472048)
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为了提高Android恶意软件检测的准确率和有效性,提出了一种新的基于深度学习的Android恶意软件检测系统：SDADLDroid.该系统中使用的安全相关特征分别由静态特征和动态特征组成.经过特征选择算法,将深度学习多层降噪自动编码机,用于最终的分类.在本次实验中,使用了8000个良性应用软件和7000个恶意软件组成的数据集,该系统通过对现实中15000个应用构建了一个3层的SDA神经网络,该系统的检测准确率高达95.8%.实验表明基于深度学习的Android恶意软件检测系统比传统机器学习技术有更高的准
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