【摘 要】
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目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所第四研究室,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家自然基金(No.61701494);中科院信工所青年之星(No.Y8YS016104);中国科学院战略性先导专项项目(No.XDA06010703)资助
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目前针对未知的Android恶意应用可以采用机器学习算法进行检测,但传统的机器学习算法具有少于三层的计算单元,无法充分挖掘Android应用程序特征深层次的表达。文中首次提出了一种基于深度学习的算法DDBN(Data-flow Deep Belief Network)对Android应用程序数据流特征进行分析,从而检测Android未知恶意应用。首先,使用分析工具Flow Droid和SUSI提取能够反映Android应用恶意行为的静态数据流特征;然后,针对该特征设计了数据流深度学习算法DDBN,该算法通
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