[发明专利]一种基于深度学习的安卓恶意代码检测方法在审
| 申请号： | 202011097233.X | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112182577A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 郎大鹏;陈宇;梁甜甜;武文达;赵国冬;刘翔宇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于网络信息安全技术领域，具体涉及一种基于深度学习的安卓恶意代码检测方法。本发明将APK文件直接解压，将部分二进制文件进行可视化，将灰度图添加颜色通道并进行像素归一化，构造出图片信息量更大，利于在模型中训练的像素归一RGB图。最后设计并实现卷积神经网络分类检测模型，再对经过上述方法操作处理的恶意代码图像进行分类训练，以达到对恶意代码进行检测的目的。本发明针对现有Android恶意代码可视化技术中提取图像特征的方法单一、图像特征不明显、检测效果较差的问题，通过生成恶意代码的RGB图像，对像素归一化图后进行学习分类，以此实现更为精准的恶意代码检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 恶意代码 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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