Android系统恶意应用检测静态分析深度学习

代码向量深度学习的恶意Android应用检测方法

标签：代码向量化恶意应用检测深度学习

目前针对恶意Android应用的静态检测方法大多基于对病毒哈希值的分析与匹配，无法迅速检测出新型恶意Android应用及其变种，为了降低现有静态检测的漏报率，提高对新型恶意应用的检测速度，提出一种通过深度网络融合...

论文研究-一种基于深度学习的Android恶意应用检测方法 .pdf

标签： Android系统恶意应用检测静态分析深度学习

一种基于深度学习的Android恶意应用检测方法，王天奇，陈平阳，目前针对Android恶意应用检测方法主要有基于规则的传统检测方法与基于机器学习的统计学习检测方法，前者检测方法没有学习能力，面��

基于深度信念网络的Android 恶意应用检测方法

标签：：Android 恶意应用；深度信念网络；安全；静态分析

为了解决这个问题，提出DBNSel，一种基于深度信念网络模型的Android 恶意应用检测方法。为了实现该方法，首先通过静态分析方法从Android 应用中提取5 类不同的属性。其次，建立深度信念网络模型从提取到的属性中进行...

基于深度神经网络的Android恶意软件检测方法

标签：安卓恶意软件检测静态分析

针对支持向量机等传统机器学习方法难以有效进行大样本多分类的恶意软件检测，提出一种基于深度神经网络的Android恶意软件检测与家族分类方法。该方法在全面提取应用组件、Intent Filter、权限、数据流等特征基础上，...

Android应用程序中的恶意软件检测使用深度学习模型

标签：网络安全和应用1 深度学习模型检测深度学习智能手机安全性

网络安全和应用1（2023）100014深度学习模型检测Android应用程序中的恶意软件Elliot Mbungea，b，Bunda，Benhildah Muchemwaa，John Batanic，Nobuhle Mbuyisaaa斯威士兰大学科学与工程学院计算机科学系，私人包4夸...

详解基于机器学习的恶意代码检测技术

标签：机器学习人工智能恶意代码检测

摘要：由于机器学习算法可以挖掘输入特征之间更深层次的联系，更加充分地利用恶意代码的信息，因此基于机器学习的恶意代码检测往往表现出较高的准确率，并且一定程度上可以对未知的恶意代码实现自动化的分析。

基于深度学习的安卓恶意应用检测----------android manfest.xml + run time opcode, use 深度置信网络（DBN...

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低，对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序...

深度学习在恶意代码检测方面的应用简单调研

标签：恶意代码检测深度学习

比如基于签名特征码的恶意代码检测，这种方法收集已知的恶意代码，以一种固定的方式生成特定的签名，维护这样的签名库，当有新的检测任务时，通过在签名库中检索匹配的方法进行检测。暂且不说更新、维护签名库的过程...

android恶意软件流量,基于流量分析的安卓恶意软件检测

标签： android恶意软件流量

基于流量分析的安卓恶意软件检测随着智能手机行业的发展,人们在日常的工作学习生活中越来越离不开智能手机。Android系统作为流行度最高的智能手机系统之一,其安全性正受到越来越多恶意攻击者和安全研究者的关注。...

“基于 API 调用图嵌入与深度学习的 Android 恶意软件检测”阅读

标签：深度学习人工智能

论文给出的总结是：提出一种新颖的伪动态分析方法，首先通过静态分析，生成API 调用图，再使用 API 调用图表示恶意软件在运行期间所有可执行、可跟踪的路径，进行特征提取并使用深度神经网络进行分类。图嵌入是将图...

深度学习、机器学习方向计算机毕业设计题目大全（算法应用实践类）

标签：深度学习毕设题目大全机器学习毕设题目大全算法实践应用类项目

手动整理了1500多个深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。讲道理有些题目，比如“用户评分的隐式成分信息的研究”这种题目取的就比较广，有点科学研究...

[网络安全自学篇] 八十八.基于机器学习的恶意代码检测技术详解

标签：恶意代码检测机器学习深度学习

这篇文章将介绍基于机器学习的恶意代码检测技术，主要参考郑师兄的视频总结，包括机器学习概述与算法举例、基于机器学习方法的恶意代码检测、机器学习算法在工业界的应用。同时，我再结合自己的经验进行扩充，详细...

深度学习技术分析检测恶意软件：Mal-Detect的有效性与应用

标签：沙特国王大学学报深度卷积神经网络

制作和主办：Elsevier沙特国王大学学报Mal-Detect：一种用于恶意软件检测Olorunjube James Falanaa，Adesina Simon Sodiyaa，Saidat Adebukola Onashogaa，Biodun SurajuBadmusba尼日利亚奥贡州阿贝奥库塔联邦农业...

安卓恶意软件检测论文内容整理

标签：深度学习人工智能

Transferable Cost-Aware Security Policy Implementation for Malware Detection Using Deep Reinforcement ...SPIREL框架，一种基于强化学习的有效恶意软件检测方法。具体实现效果：给每个文件分配一组不同的检测

物联网恶意软件静态特征分析检测方法综述

标签：物联网恶意软件静态特征检测物联网安全挑战研究调查方法科学技术研究院

⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 6（2020）280www.elsevier.com/locate/icte物联网恶意软件及基于静态特征的检测方法综述Quoc-Dung Ngoa，Huy-Trung Nguyenb，c，Yan，Van-Hoang Lec...

"基于贝叶斯分类的Android恶意软件检测系统

标签：议如下科学论文恶意软件检测贝叶斯概率模型移动技术

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）424www.elsevier.com/locate/icte用于Android恶意软件检测的贝叶斯概率模型Sharfah Ratibah Tuan Mat，Mohd Faizal Ab RazakRat，Mohd Nizam ...

深度安卓恶意软件检测系统：用卷积神经网络保护你的手机

标签： android 恶意软件神经网络

...恶意软件可以说是我们现代生活的一大威胁，为了保护我们电子设备中的财产和资料安全，...前段时间，来自贝尔法斯特女王大学和亚利桑那州立大学的研究者提出并开源了一种使用神经网络来帮助检测安卓（Androi

恶意软件检测中的机器学习模型和分类比较

标签：恶意软件检测机器学习模型文件特征分析随机森林分类器 XGBoost模型

埃及信息学杂志24（2023）81使用各种机器学习模型Akshit Kamboj，Priyanshu Kumar，Amit Kumar BairwaManipal University斋浦尔，Rajastham，印度阿提奇莱因福奥文章历史记录：2022年8月13日收到2022年11月12日修订...

计算机毕业设计（深度学习，机器学习）

标签：深度学习机器学习人工智能

手动整理了一些深度学习及机器学习相关算法在实际应用中的项目，完全可以作为本科生当前较新的毕业设计题目选择方向。大家在选择机器学习、深度学习算法应用的项目作为自己的毕业设计题目时确实可以避免自己编程...

[系统安全] 五十八.恶意软件分析 (10)利用火绒安全实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

标签：系统安全火绒安全恶意软件分析

前文介绍了利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注。这篇文章将讲解如何利用火绒实现恶意样本家族批量标注，在通过VS、VT采集批量样本后，通常需要样本家族标注，如何准确识别家族类别至关重要，其将为后续的恶意...

[系统安全] 四十六.恶意软件分析 (2)静态分析Capa经典工具批量提取静态特征和ATT&CK技战术

标签：系统安全安全 CAPA

前文详细介绍恶意代码静态分析经典工具Capa的基础用法，这篇文章将详细讲解Capa批量提取静态特征和ATT&CK技战术，主要是从提取的静态特征Json文件中提取关键特征。此外，Capa支持IDA插件操作，方便安全人员快速定位...

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

标签：系统安全恶意样本分析恶意家族标注

前文介绍了IDA Python配置过程和基础用法，然后尝试提取恶意软件的控制流图（CFG）。这篇文章将讲解如何利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注，在通过VS、VT采集批量样本后，通常需要样本家族标注，如何准确识别...

[当人工智能遇上安全] 3.安全领域中的机器学习及机器学习恶意请求识别案例分享

标签：机器学习深度学习恶意请求检测

这篇文章将分享机器学习在安全领域的应用，并复现一个基于机器学习（逻辑回归）的恶意请求识别。本文参考学习了大神们的总结，并复现总结相关知识，参考文献见后。基础性入门文章，只希望对初学者有所帮助。

[系统安全] 四十九.恶意软件分析 (5)Cape沙箱分析结果Report报告的API序列批量提取详解

标签：系统安全恶意软件分析 Cape沙箱

系统安全将更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全。前文详细介绍Cape沙箱批量分析，通过调用Python脚本文件submit.py来实施批量处理。这篇文章将讲解如何将Cape沙箱分析结果Report报告的API序列批量提取，主要...

[网络安全提高篇] 一一八.恶意软件静态分析经典工具Capa批量提取静态特征和ATT&CK技战术

标签： web安全系统安全 CAPA

前文详细介绍恶意代码静态分析经典工具Capa的基础用法，这篇文章将详细讲解Capa批量提取静态特征和ATT&CK技战术，主要是从提取的静态特征Json文件中提取关键特征。此外，Capa支持IDA插件操作，方便安全人员快速定位...

Android恶意软件的贝叶斯概率模型及特征选择算法分析

标签：件的5个标签可以是科技恶意软件检测 Android应用贝叶斯分类模型

⃝可在www.sciencedirect.com上在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）424www.elsevier.com/locate/icte用于Android恶意软件检测的贝叶斯概率模型Sharfah Ratibah Tuan Mat，Mohd Faizal Ab RazakRat，Mohd ...

“基于深度学习的 Android 恶意软件检测的设计分析”总结

一、主要内容：该文献主要技术是自行设计出一套基于深度学习的 Android 恶意软件检测系统。静态特征与动态特征共同组成此检测系统的安全相关特征，通过特征选择算法，以深度学习、降噪编码机及自动编码机联合运用...

android应用技术大学问,基于深度学习的Android应用行为分析技术研究

标签： android应用技术大学问

传统的恶意软件分析方法或者采用软件动静态分析技术对整个应用进行测试；或者采用机器学习方法对应用进行分类。然而,恶意Android应用为了隐藏自己并获取利益的最大化,通常采用各种伪装手段,将其恶意行为隐藏于合法的...

Android冗余代码检测,基于机器学习的安卓恶意应用检测系统的设计与实现

标签： Android冗余代码检测

摘要：随着安卓系统市场占有率成为全球首位,安卓系统的...目前,安卓恶意应用检测包括基于静态分析技术的检测方法和基于动态分析技术的检测方法,同时两种检测方法又分别结合恶意样本规则库和机器学习技术进行具体实...