基于GRU的Android恶意软件检测

本文为了提高Android恶意软件的检测效率,利用GRU模型解决标准RNN中出现的梯度消失问题和处理上下文具有长期依赖关系问题的能力,提出了基于GRU模型的Android恶意软件检测方法。对原始数据做标准化处理,将原始的数据集变化为特定尺寸的特征向量,可以用作深度学习网络模型的输入。使用Drebin数据集进行对照试验,对实验中特征向量进行降维处理,在全连接层实现归一化处理,最后在softmax分类,GRU层作为门控机制来保存代码数据间的依靠关系。对照实验结果表明,GRU模型与机器学习中的SVM模型以及单一的LSTM、DCNN模型相比,训练时间更短,检测结果中准确率、召回率、精确率、F1值都是最高的。