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针对Android恶意软件检测,通常仅有检测结果缺乏对其检测结果的可解释性.基于此,从可解释性的角度分析Android恶意软件检测,综合利用多层感知机和注意力机制提出一种可解释性的Android恶意软件检测方法(multilayer perceptron attention-method, MLP_At).通过提取Android恶意软件的应用权限和应用程序接口(application programming interface, API)特征来进行数据预处理生成特征信息,采用多层感知机对特征学习.最后,利用BP算法对学习到的数据进行分类识别.在多层感知机中引入注意力机制,以捕获敏感特征,根据敏感特征生成描述来解释应用的核心恶意行为.实验结果表明所提方法能有效检测恶意软件,与SVM、RF、XGBoost相比准确率分别提高了3.65%、3.70%和2.93%,并能准确地揭示软件的恶意行为.此外,该方法还可以解释样本被错误分类的原因. 相似文献
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传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程,不适用于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率,将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像,综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和注意力机制提出基于全局注意力模块(GCBAM)的Android恶意软件分类模型。从APK文件中提取字节码文件,将字节码文件转换为对应的灰阶图像,通过构建基于GCBAM的分类模型对图像数据集进行训练,使其具有Android恶意软件分类能力。实验表明,该模型对Android恶意软件家族能有效分类,在获取的7 630个样本上,分类准确率达到98.91%,相比机器学习算法在准确率、召回率等均具有较优效果。 相似文献
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