| 基于字节码图像和深度学习的Android恶意应用检测 |
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| 引用本文： | 陈铁明,项彬彬,吕明琪,陈波,江颉. 基于字节码图像和深度学习的Android恶意应用检测[J]. 电信科学, 2019, 35(1): 9-17 |
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| 作者姓名： | 陈铁明 项彬彬 吕明琪 陈波 江颉 |
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| 作者单位： | 浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州,310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州,310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州,310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州,310023;浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江杭州,310023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目;国家自然科学基金;浙江省政府联合项目 |
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| 摘 要： | 提出一种将字节码转换成彩色图像后,再采用深度学习模型的新型Android恶意应用检测方法。首先将Android应用的字节码文件映射为三通道的RGB彩色图像,同时计算局部信息熵值,并将其作为Alpha通道,与RGB图像融合为带透明度的RGBA彩色图像,最后利用卷积神经网络方法对图像进行分类,实现一个Android恶意应用检测原型系统。通过对8种恶意代码家族进行分类实验验证,并与灰度图等其他同类可视化成像方法进行对比,发现该方法具有检测速度快、精确度高等优点。
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| 关 键 词： | 恶意代码检测 字节码图像 香农信息熵 深度学习 分类 |
Android malware detection method based on byte-code image and deep learning |
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| CHEN Tieming,XIANG Binbin,LV Mingqi,CHEN Bo,JIANG Xie. Android malware detection method based on byte-code image and deep learning[J]. Telecommunications Science, 2019, 35(1): 9-17 |
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| Authors: | CHEN Tieming XIANG Binbin LV Mingqi CHEN Bo JIANG Xie |
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| Affiliation: | (College of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China) |
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| Abstract: | CHEN Tieming;XIANG Binbin;LV Mingqi;CHEN Bo;JIANG Xie(College of Computer Science and Technology,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China) |
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| Keywords: | malware detection byte-code image Shannon entropy deep learning classification |
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