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基于特征加權與神經網絡的惡意檢測系統

大?。?/span>1.14 MB 人氣： 2021-03-17 需要積分：0

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標簽：Android(124886)神經網絡(97481)移動(38604)

　　當前Android系統惡意應用程序數量增長迅猛，然而傳統檢測系統無法對其進行快速有效檢測，移動終端安全性面臨嚴重威脅。提出一種將特征加權與雙向長短期記憶（Bi-LSTM）神經網絡深度學習算法相結合的惡意檢測系統。采用靜態分析方法從惡意與良性應用程序中提取不同類型行為特征，利用特征加權方法消除噪聲與不相關因素后構建特征向量，使用Bi-LSTM深度學習算法優化行為特征參數，并設計惡意與良性應用程序分類模型，建立特征加權與深度學習算法相結合的惡意應用程序檢測系統。實驗結果表明，與支持向量機、RNN等傳統檢測系統相比，該系統對惡意應用程序具有較高的檢測精度與準確事。

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