【摘 要】
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随着人工智能浪潮席卷而来,智能设备走进每个人的生活,智能手机是最具代表性的产品。其中搭载着Android系统的智能手机拥有最大的用户群体,为了满足用户的需求,各类软件数量迅速增加,其中不乏恶意应用对人们的隐私、财产造成侵害。因此,对恶意软件检测开展研究,具备良好的现实意义。针对单一Android恶意软件静态检测不能有效应对使用混淆技术和动态加载的恶意软件,单一的动态检测存在有效时间内无法触发恶意行
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随着人工智能浪潮席卷而来,智能设备走进每个人的生活,智能手机是最具代表性的产品。其中搭载着Android系统的智能手机拥有最大的用户群体,为了满足用户的需求,各类软件数量迅速增加,其中不乏恶意应用对人们的隐私、财产造成侵害。因此,对恶意软件检测开展研究,具备良好的现实意义。针对单一Android恶意软件静态检测不能有效应对使用混淆技术和动态加载的恶意软件,单一的动态检测存在有效时间内无法触发恶意行为等问题。本文通过使用混合深度学习模型将静态检测和动态检测有效的结合起来。通过反编译提取多种静态特征,构建静态特征集。采用Xposed框架对Framework层API进行Hook,提取出动态运行时API调用序列,作为动态特征集。根据静态特征的局部性和动态特征的时序性,设计了一种基于CNN-Bi GRU-Attention并行的双通道神经网络,把提取的静态和动态特征分别输入到卷积神经网络和结合注意力机制的双向门控循环单元中,将输出融合后通过全连接层和Softmax层输出分类结果。通过实验测试,结合动静态的混合神经网络模型准确率达到98.56%,相比于单一使用卷积神经网络的静态检测和结合注意力机制的双向门控循环的动态检测准确率分别提升了4.12%和3.11%。在本文所提取的动静态特征和混合神经网络模型的基础上进行了Android恶意软件检测系统设计。系统整体基于C/S架构,客户端通过匹配MD5值进行轻量检测,服务器端对客户端数据库中未包含的软件进行深度检测。最后经过实例验证,能够有效检测Android恶意软件。
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