【摘 要】
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函数调用图存在规模过大、无关信息过多等缺陷。为实现函数调用图的高效分析,对安卓恶意软件的恶意代码模式进行挖掘,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的敏感API调用模式,并
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函数调用图存在规模过大、无关信息过多等缺陷。为实现函数调用图的高效分析,对安卓恶意软件的恶意代码模式进行挖掘,提出一种基于图卷积神经网络(GCN)的敏感API调用模式,并设计相应的函数调用图精简方法,以及敏感API权重评价方法,有效降低了函数调用图规模,实现对敏感API调用模式的挖掘。检测模型综合了安卓恶意软件操作码特征、敏感权限特征、敏感函数调用频度特征,构建了基于多特征融合的安卓恶意软件检测系统,进一步提升了检测精度。数据集测试验证了API调用模式特征以及集成检测模型的有效性。
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