基于卷积神经网络Android恶意软件检测

作者：周创; 陈海彬

来源：浙江万里学院学报, 2021, 34(04): 91-95.

DOI：10.13777/j.cnki.issn1671-2250.2021.04.016

• 静态分析
• 卷积神经网络
• Android恶意软件检测

随着智能手机的广泛使用,手机APP软件数量也日益剧增,产生了很多恶意APP软件,恶意APP软件可能会窃取手机里隐私信息,因此,检测恶意APP已成为一项重要的安全问题;其中Android系统市场占有率很高,恶意APP软件也数不胜数,因此,Android恶意软件的检测成为了研究的重点。鉴于很多APP都具备反编译功能,我们直接对APK安装包进行解压缩,不经过反编译,把直接读取classes.dex的位元组作为基础数据,经过预处理后作为图像的像素值,然后用基于卷积神经网络CNN模型检查方法,判断classes.dex是否包含恶意代码。

• 单位
  安徽国防科技职业学院