Journal | [J] 计算机系统网络和电信 Volume 3, Issue 2. 2021.
基于CNN的Android恶意软件识别方法
作者 : 柏 强盛, 周 丽
摘要 / Abstract
随着互联网时代快速发展,移动智能终端设备快速增长,恶意软件也随之大量出现,给用户的财产和隐私安全带来巨大的危害。为了识别Android恶意软件,本文将深度学习中的卷积神经网络与Android系统权限相结合,基于LeNet-5对APK中提取出的AndroidManifest.xml文件中的系统权限转化特征图进行处理,通过AndroidManifest.xml文件中的系统权限来对恶意软件进行识别。提出了一种新的Android恶意软件识别方法,实验结果表明,识别准确率达到了87.07%。
关键词 / Keywords
CNN;LeNet-5;Android;权限;恶意软件识别
《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN平台基础技术由KBASE 11.0提供