| 基于多模態特征融合的Android惡意程序檢測方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4676 K | |
| 標簽： Android 惡意程序 多模態 | |
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| 文檔介紹：現有Android惡意程序檢測方法主要使用單模態數據來表征程序特征，未能將不同的特征信息進行充分挖掘和融合，導致檢測效果不夠理想。為了提升檢測的準確率和魯棒性，提出一種基于多模態特征融合的Android惡意程序檢測方法。首先對權限信息進行編碼處理并將Dalvik字節碼數據可視化為“矢量”RGB圖像，然后構建前饋神經網絡和卷積神經網絡分別對文本和圖像模態表征的數據進行特征提取，最后對提取的不同模態特征向量分配不同的權重并相加進行融合后對其進行分類。實驗結果表明，該方法對Android惡意程序的識別準確率和F1分數都達到了98.66%，且具有良好的魯棒性。 | |
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