基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测研究

针对Android软件缺陷无法精准预测的问题，提出了基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测方法。通过混合神经网络采集及训练缺陷样本，获取训练结果最优解。构建混合神经网络模型，标记缺陷软件。采取信息增益方法获取关键指令集，避免出现数据集合的维度灾难，设计Android软件缺陷预测流程进行软件缺陷预测。由实验结果可知，该方法预测精度均高于75%,有效保障Android软件应用安全。