| 基于多模态特征融合的Android恶意程序检测方法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4676 K | |
| 標簽： Android 恶意程序 多模态 | |
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| 文檔介紹：现有Android恶意程序检测方法主要使用单模态数据来表征程序特征，未能将不同的特征信息进行充分挖掘和融合，导致检测效果不够理想。为了提升检测的准确率和鲁棒性，提出一种基于多模态特征融合的Android恶意程序检测方法。首先对权限信息进行编码处理并将Dalvik字节码数据可视化为“矢量”RGB图像，然后构建前馈神经网络和卷积神经网络分别对文本和图像模态表征的数据进行特征提取，最后对提取的不同模态特征向量分配不同的权重并相加进行融合后对其进行分类。实验结果表明，该方法对Android恶意程序的识别准确率和F1分数都达到了98.66%，且具有良好的鲁棒性。 | |
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