基于textCNN模型的Android恶意程序检测

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文件名称：基于textCNN模型的Android恶意程序检测
文件大小：1.16MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-06 11:56:50
Android系统 恶意程序检测 行为触发 hook技术 fastText模型 针对当前Android恶意程序检测方法对未知应用程序检测能力不足的问题, 提出了一种基于textCNN神经网络模型的Android恶意程序检测方法. 该方法使用多种触发机制从不同层面上诱导激发程序潜在的恶意行为; 针对不同层面上的函数调用, 采用特定的hook技术对程序行为进行采集; 针对采集到的行为日志, 使用fastText算法来提取词向量; 最后使用textCNN模型根据行为日志对Android程序进行检测与识别. 实验结果表明, 该方法对Android恶意程序检测的平均准确率达到了93.3%, 验证了该方法对Android恶意程序检测具有较高的有效性与正确性.