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基于N-gram的Android恶意检测: 收藏
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引用; 《计算机科学》2019年第2期46卷 145-151页; 作者：章宗美桂盛霖任飞电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 中国电子科技集团公司第三十研究所成都610041; 随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一种基于N-gram的静态恶意检测模型,该模型通过逆向手段反编译And...; 随着Android系统的广泛应用,Android平台下的恶意应用层出不穷,并且恶意应用躲避现有检测工具的手段也越来越复杂,亟需更有效的检测技术来分析恶意行为。文中提出并设计了一种基于N-gram的静态恶意检测模型,该模型通过逆向手段反编译Android APK文件,利用N-gram技术在字节码上提取特征,以此避免传统检测中专家知识的依赖。同时,该模型使用深度置信网络,能够快速而准确地学习训练。通过对1267个恶意样本和1200个善意样本进行测试,结果显示模型整体的检测准确率最高可以达到98.34%。实验进一步比较了该模型和其他算法的检测结果,并对比了相关工作的检测效果,结果表明该模型有更好的准确率和鲁棒性。; 来源：详细信息评论

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