一种Android恶意软件检测模型

• 作者: 杨宏宇 那玉琢
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意软件 分类检测 操作码序列 指令功能序列 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 45-51
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 6106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19665/j.issn1001-2400.2019.03.008

摘要

针对传统Android恶意软件检测方法检测精度较低等不足,提出一种基于双通道卷积神经网络的Android恶意软件检测模型.首先,提取应用程序的原始操作码序列并生成指令功能序列;然后,将两种序列分别作为卷积神经网络两个通道的输入迭代训练并调整各层神经元权重;最后,通过已训练的检测模型实现对Android恶意软件的检测.实验结果表明,该检测模型对恶意软件具有较好的检测分类精度和检测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏宇	中国民航大学计算机科学与技术学院	76	504	13.0	19.0
2	那玉琢	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	3	1.0	1.0