Android恶意应用检测是保障用户信息安全的重要方法。为提高Android恶意应用检测的准确性,从特征选择、不平衡学习、对抗攻击三个......

随着移动互联网的高速发展,各种Android应用为手机上网带来了巨大便利。但是,由于Android系统的开源性也产生了许多恶意应用程序,......

随着移动互联网的发展,移动端应用程序呈现爆炸式增长。Android作为一个开源操作系统被大量手机厂商定制化使用,也正是由于其开放......

Android的开源特性致使98%的恶意应用滋生在Android平台。为有效识别恶意应用,学者们探索了基于机器学习的检测方法。然而这些方法......

随着移动互联网的飞速发展,移动电话已成为人们日常生活中休闲、办公和社交的必不可少的工具。成熟的移动支付极大地便利了人们的......

安卓(Android)手机凭借能运行多种多样的应用比如,社交应用(微博等),手机游戏,以及日常辅助工具(地图导航等),正在改变人们生活和......

Android系统因其开源性的特点、无需支付任何费用等优点,得到广大开发爱好者的青睐,不管是我们所熟知的QQ、微博等即时通信软件,还......

随着移动产业的发展和人们对移动设备依赖的加深,近年来Android恶意应用滋生迅速,对更加高效的应用性质检测技术的需求也越来越迫......

研究了一种静态基于特征向量的机制,提供了一种静态分析的方法,用来检测Android恶意应用。为了识别不同Android恶意软件的意图,各......

Android恶意应用数量的不断增加不仅严重危害Android市场安全,同时也为Android恶意应用检测工作带来挑战。设计了一种基于HTTP流量......

Android系统以其优异的特性快速抢占了手机市场.但由于Android的开源性，导致Android的安全问题频发.第三方市场上大量恶意APP给人们......

针对Android平台恶意应用的检测技术,提出一种基于集成学习投票算法的Android恶意程序检测方法MASV(Soft-Voting Algorithm),以有......

近年来移动设备和网络接入点的快速发展,提高了手机应用的增长速度,尤其是安卓(Android)平台及该平台下的应用程序。与此同时,移动......

传统的机器学习算法无法有效地从海量的行为特征中选择出有本质的行为特征来对未知的Android恶意应用进行检测。为了解决这个问题,......

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Android应用是在Android操作系统上进行设计的应用程序,适用于Android不同类型的移动设备的应用,比如,智能手机、平板电脑等。它为......

针对Android恶意代码的混淆、隐藏、加密情况以及现有方法的检测能力不足问题，提出了一种基于恶意应用行为特征值序列的动态检测方......

近年来,移动互联网迅速普及,各种应用的产生给人们的生活带来了极大的便利,然而这也滋生了恶意应用的不断发展。恶意应用的规模和......