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一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法
一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法
作者:
吕建斌
杨吉云
鄢然
陈钢
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Android应用
恶意代码检测
动态分析
深度学习
摘要:
基于行为特征建立机器学习模型是目前Android恶意代码检测的主要方法,但这类方法的特征集中各行为特征相互独立,而行为特征间的顺序关系是反映恶意行为的重要因素.为了进一步提高检测准确率,提出了一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法.该方法提取了程序运行发生的敏感API调用、文件访问、数据传输等系统活动的行为序列,基于马尔科夫链模型将系统行为序列转换为状态转移序列并生成了状态转移概率矩阵,将状态转移概率矩阵和状态发生频率作为特征集对SAEs模型进行了学习和训练,最后利用训练后的SAEs实现了对Android恶意代码的检测.实验结果证明,提出的方法在准确率、精度、召回率等指标上优于典型的恶意代码检测方法.
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Android
恶意代码检测
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Android恶意应用
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手机安全
Android
恶意代码检测
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深度检测
内容分析
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引文网络
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期刊文献
内容分析
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相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
一种基于系统行为序列特征的Android恶意代码检测方法
来源期刊
重庆大学学报
学科
工学
关键词
Android应用
恶意代码检测
动态分析
深度学习
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
54-63
页数
10页
分类号
TP309
字数
语种
中文
DOI
10.11835/j.issn.1000-582X.2020.09.006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
杨吉云
重庆大学计算机学院
18
207
8.0
14.0
2
陈钢
重庆大学计算机学院
3
5
2.0
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鄢然
重庆大学计算机学院
1
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传播情况
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Android应用
恶意代码检测
动态分析
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
主办单位:
重庆大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-582X
CN:
50-1044/N
开本:
大16开
出版地:
重庆市沙坪坝正街174号
邮发代号:
78-16
创刊时间:
1960
语种:
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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