[发明专利]一种基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测方法及系统有效
| 申请号： | 202210483736.3 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114579970B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 秦素娟;王远奔;金正平;时忆杰;温巧燕;李明柱;张胜;陈飞;陈静华 | 申请（专利权）人： | 南京明博互联网安全创新研究院有限公司;北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 田凌涛 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测方法及系统，采用全新逻辑设计，基于安卓软件中所提取的classes.dex文件，依次通过中间十六进制的转换、以及6‑gram处理，获得安卓软件所对应的频域特征图像，由此基于已知属于正常标签或恶意标签的各安卓样本软件，结合安卓样本软件所对应频域特征图像，通过网络训练方式，获得恶意软件识别模型，进而在实际实施中，完成针对目标安卓软件的恶意检测，整个技术方案能够提高安卓恶意软件的检测精度，并有效提高检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 恶意 软件 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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