基于字节码图像和深度学习的Android恶意应用检测

TP309; 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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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电信科学 2019, Vol.35 (1), p.9-17
Hauptverfasser:	陈铁明, 项彬彬, 吕明琪, 陈波, 江颉
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP309; 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.
ISSN:	1000-0801
DOI:	10.11959/j.issn.1000-0801.2019022