一种基于Transformer结构的安卓恶意软件检测方法.pdf

基于多模态融合的安卓恶意软件检测方法研究.pdf 摘要摘要随着移动支付等应用的广泛使用，对于安卓设备中的恶意软件进行检测和防护变得越来越重要，研究安卓恶意软件检测不仅对保护用户隐私和安全至关重要，而且对维护整个社会网络的安全具有重大意义。然而，传统的静态检测方法在适应不同样本方面存在不足，以及对大量的样本进行分析和比对的时候往往需要消耗大量的时间和计算资源。针对以上问题，本文通过分析不同静态特征模态的优势，提出了一种多模态融合的检测方法，主要研究的内容如下：

2024-10-21 约6.76万字 61页立即下载

基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测.docx 基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测 目录 1.内容概括................................................2 1.1研究背景.............................................2 1.2研究目的和意义.......................................3 1.3文档结构.............................................4 2.相关技术概述............................................5 2.1AP

2024-11-23 约1.53万字 33页立即下载

基于流量指纹的安卓恶意软件分类方法研究.pdf 摘要摘要随着移动终端的发展，智能手机以它强大的功能吸引了非常庞大的用户，其中Android系统因为其开源、自由的特性深受开发人员的喜爱，占据了很大的市场份额，但这也为安卓恶意软件敞开了大门，所以研究一个有效的恶意软件检测方法非常有必要。目前通过流量分析来检测恶意代码的研究并不多，常见的Android 恶意软件识别与分类方法多是基于静态程序分析，通过分析Android软件的API 调用、权限等特征来识别和分类。此类分析方法需要对软件进行逆向工程、反编译等操作且容易被基于混淆代码的恶意软件轻易的绕过检测。而本文采用动态分析的流量分析方法，通过获取Android软件运行期间产生的流量，

2025-03-29 约8.7万字 74页立即下载

恶意软件检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116049821 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211371462.5 (22)申请日 2022.11.03 (71)申请人中科九度（北京）空间信息技术有限

2023-05-08 约1.06万字 10页立即下载

一种恶意软件检测模型训练、恶意软件检测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462040 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210114289.4 (22)申请日 2022.01.30 (71)申请人全球能源互联网研究院有限公司地址

2023-05-05 约1.98万字 16页立即下载

基于机器学习的恶意软件检测方法研究.docx PAGE 1- 基于机器学习的恶意软件检测方法研究一、恶意软件检测背景与意义 (1)随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显，恶意软件作为网络安全的主要威胁之一，对个人、企业和国家信息安全构成了严重威胁。恶意软件具有隐蔽性强、传播速度快、破坏力大等特点，给用户带来了巨大的经济损失和安全隐患。因此，研究有效的恶意软件检测方法具有重要的现实意义。 (2)传统恶意软件检测方法主要依赖于特征匹配和规则匹配，但这些方法存在一定的局限性。首先，恶意软件的变种繁多，特征库难以覆盖所有恶意软件，导致检测率不高；其次，恶意软件的编写者会不断更新和变种恶意代码，使得传统检测方法难以适应快速变化的威胁环境。

2025-01-18 约2.74千字 5页立即下载

《基于深度学习的恶意软件检测方法的研究》.docx 《基于深度学习的恶意软件检测方法的研究》一、引言随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中恶意软件的威胁尤为严重。恶意软件（Malware）是一种能够在未经授权的情况下，对计算机系统进行攻击、破坏、窃取信息或进行其他恶意行为的程序。为了有效应对这一威胁，本文提出了一种基于深度学习的恶意软件检测方法，旨在提高检测准确性和效率。二、深度学习在恶意软件检测中的应用深度学习作为一种机器学习技术，具有强大的特征提取和模式识别能力。在恶意软件检测中，深度学习可以通过分析软件的行为特征、代码特征、网络流量特征等信息，实现对恶意软件的准确识别。相较于传统的基于规则的检测方法，深度学习具有更高的

2024-12-16 约9.25千字 18页立即下载

一种基于DEAM和DenseNet的恶意软件检测和家族分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112818350 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110260297.5 (22)申请日 2021.03.10 (71)申请人河北

2023-06-02 约7.02千字 6页立即下载

面向Dex文件快速解析的安卓恶意软件静态检测方法研究与系统实现.docx 面向Dex文件快速解析的安卓恶意软件静态检测方法研究与系统实现一、引言随着移动互联网的飞速发展，安卓平台已成为全球范围内使用最广泛的移动操作系统之一。然而，随之而来的是日益猖獗的安卓恶意软件威胁，它们严重侵害用户隐私和数据安全。因此，有效地检测和预防安卓恶意软件显得尤为重要。本文将介绍一种面向Dex文件快速解析的安卓恶意软件静态检测方法及其系统实现。二、Dex文件解析与安卓恶意软件概述 Dex（DalvikExecutable）是Android平台上的一种可执行文件格式，它是Android应用程序的重要组成部分。安卓恶意软件通常通过修改或伪装正常的Dex文件来实施攻击。因此，对Dex文件

2025-03-17 约5.04千字 10页立即下载

抗混淆多特征图像映射的安卓恶意软件检测方法研究与实现.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要随着移动网络的蓬勃发展，安卓系统成为世界上最受欢迎的操作系统。由于恶意软件技术的快速发展，安卓平台受到了严重威胁。因此，需要能够快速而准确地对大量安卓应用进行检测和分析。然而，当前的检测方法存在如下问题：抗混淆特征的提取方法不够全面，权限特征的分析过程不够深入，特征的映射过程不足以涵盖应用的特征信息。这些问题限制了当前安卓恶意软件检测方法的准确性。为提高安卓恶意软件检测方法的准确性，设计了抗混淆的多特征图像映射

2025-03-14 约11.1万字 88页立即下载

基于二进制的恶意软件检测.pptx 基于二进制的恶意软件检测 二进制文件结构分析指令集特征提取系统调用序列建模数据流分析和异常检测启发式引擎匹配机器学习模型识别沙盒环境动态分析基于云平台的协同检测ContentsPage目录页二进制文件结构分析基于二进制的恶意软件检测 二进制文件结构分析二进制文件格式1.分析文件头：识别文件类型、版本和大小等信息。2.解析节表：定位代码、数据和资源节，了解它们的大小和偏移。3.检查节内容：分析节中的指令、数据和资源，识别恶意代码模式。字符串分析1.提取字符串：从二进制文件中提取可打印的字符串，这些字符串可能包含恶意软件的名称、命令或通信信息。2.匹配已知签名：将提取的字符串与已知

2024-05-04 约4.91千字 27页立即下载

Android恶意软件检测方法分析.pdf Android恶意软件检测方法分析甘露;曹帮琴【摘要】ThearticleifrstAndroidmalwareinstalledandtrigger characteristicswereanalyzed,andtheanalysisoftheAndroidplatformthat maliciousbehavior,madetheAndroidmaliciouscodedetectionscheme. AccordingtothecharacteristicsoftheAndroidplatform,thispaper analyzestheexistingmalwaredetecti

2024-06-12 约6.56千字 8页立即下载

恶意软件检测装置和方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113015972 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 201880099500.1 H04L 29/06 (2006.01) (22)申请日 2

2023-06-09 约2.12万字 18页立即下载

安全威胁检测：恶意软件检测_11.基于签名的恶意软件检测.docx PAGE1 PAGE1 11.基于签名的恶意软件检测 在上一节中，我们讨论了恶意软件检测的基本方法和挑战。基于签名的恶意软件检测是一种传统的检测方法，它通过识别已知恶意软件的特定模式或特征来检测恶意软件。本节将详细介绍基于签名的恶意软件检测的原理和内容，并探讨如何利用人工智能技术来增强这种方法的效能。 11.1签名的定义和生成 11.1.1签名的定义签名（Signature）是指恶意软件的唯一标识符，通常是一个特定的字符串或二进制模式。这些签名可以是恶意软件的文件头、特定的代码片段、字符串、或者其他可以区分恶意软件和良性软件的特征。签名的生成通常基于已知的恶意软件样本，

2025-02-19 约1.14万字 19页立即下载

安全威胁检测：恶意软件检测_10.基于行为的恶意软件检测.docx PAGE1 PAGE1 10.基于行为的恶意软件检测 基于行为的恶意软件检测是一种通过分析软件在运行时的行为特征来识别恶意软件的技术。与基于签名的检测方法不同，基于行为的方法不依赖于已知恶意软件的特征码，而是通过监控和分析软件的行为来判断其是否具有恶意意图。这种方法的优势在于能够检测到新型的、未知的恶意软件，因为它不依赖于预先定义的特征库。 10.1行为特征的定义行为特征是指软件在运行时表现出的各种活动和操作。这些特征可以包括但不限于以下几个方面：系统调用：软件在执行过程中调用的操作系统API。网络活动：软件发起的网络连接、数据传输等。文件操作：软件对文件系统的读

2025-02-21 约1.43万字 23页立即下载