【摘 要】
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当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络
【机 构】
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湖南科技大学计算机科学与工程学院,湖南科技大学潇湘学院计算机系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772194)
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当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将特征加权与双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络深度学习算法相结合的恶意检测系统。采用静态分析方法从恶意与良性应用程序中提取不同类型行为特征,利用特征加权方法消除噪声与不相关因素后构建特征向量,使用Bi-LSTM深度学习算法优化行为特征参数,并设计恶意与良性应用程序分类模型,建立特征加权与深度学习算法相结合的恶意应用程序检测系统。实验结果表明,与支持向量机、RNN等传统检测系统
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