【摘 要】
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为了解决传统恶意APP软件检测技术中存在的检测准确率低下的问题,引入模糊神经网络,设计恶意APP软件的动态检测技术。从软件应用程序权限与软件代码两个方面,提取恶意APP软件
【基金项目】
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广东省自然科学基金(201702071079)
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为了解决传统恶意APP软件检测技术中存在的检测准确率低下的问题,引入模糊神经网络,设计恶意APP软件的动态检测技术。从软件应用程序权限与软件代码两个方面,提取恶意APP软件特征,并得出相应的特征向量,通过构建模糊神经元得出动态模糊神经网络,将得出的APP软件特征向量输入到模糊神经网络当中,针对APP软件的恶意行为进行特征匹配,从而输出APP软件的风险检测报告。通过实验发现,模糊神经网络下的恶意APP软件动态检测技术比传统的检测技术误报率与漏检率分别低18.5%和3.8%,准确率高6.47%。
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