融合多样频度与分布差异的Android恶意软件检测.pdf

Android恶意软件检测方案探析.pdf 电子信息科技风2023年8月 DOI:10.19392/j.cnki.1671-7341.202323022 Android恶意软件检测方案探析吴莹莹殷西祥安徽商贸职业技术学院安徽芜湖241000 摘要:Android系统具有开源性、硬件选择丰富等优点,目前已成为用户基数最为庞大的移动操作系统,但同时也成为恶意应用软件的主要攻击目标,给广大的Android系统用户带来了危害。现阶段针对Android恶意应用检测的研究越来越多,本文对Android恶意应用检测技术和方案进行归纳总结,分析不同技术特点,对Android恶意应用软件检测研究的方向与特点进行讨论。关键词:Android;恶

2025-03-17 约8.91千字 3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

Android恶意软件检测与防御.pptx Android恶意软件检测与防御;基于特征码的恶意软件检测 异常行为检测与机器学习静态分析方法中的反编译技术沙箱技术与动态行为分析云端检测与协同防御系统 Android权限滥用检测机制利用人工智能增强恶意软件检测 Android恶意软件防御措施探索;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;基于特征码的恶意软件检测;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;异常行为检测与机器学习;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;静态分析方法中的反编译技术;沙箱技术与动态行为分析;沙箱技

2024-04-17 约小于1千字 31页立即下载

2025-02-15 约3.67万字 54页立即下载

2025-01-16 约1.81万字 27页立即下载

2025-02-18 约3.66万字 55页立即下载

Android恶意软件检测方法及其鲁棒性研究.pdf 摘要基于机器学习的Android恶意软件检测方法具备自动化程度高、检测速度快等优势，目前已有很多检测模型使用机器学习方法构建。然而，这些检测模型存在检测准确率有待提高和模型鲁棒性欠缺的问题。检测准确率有待提高的主要原因是用于训练的特征向量的表征能力偏弱，检测模型在面对不同类别相似度较高的样本时，会产生较多的漏报和误报。检测模型鲁棒性欠缺的原因是模型训练仅使用有限的样本进行拟合，脱离样本分布空间的样本容易混淆模型，并且检测模型容易受到对抗样本攻击的影响，进而模型的检测结果受到干扰。针对传统机器学习方法检测Android恶意软件准确率偏低的问题，本文提出基于特征图像生成的Andro

2025-03-28 约9.36万字 66页立即下载

Android平台恶意软件检测技术研究的开题报告.docx Android平台恶意软件检测技术研究的开题报告一、选题背景随着智能手机的普及，移动互联网领域的恶意软件威胁也越来越高。Android平台作为全球最大的移动操作系统，也成为了黑客们攻击的一个重点目标。根据相关报告，Android平台上的恶意软件数量逐年攀升，各种安全漏洞也层出不穷，给用户的信息安全带来了巨大的威胁。因此，研究Android平台恶意软件检测技术显得尤为重要。二、选题意义 1.防范恶意软件攻击：Android平台是移动设备使用最广泛的操作系统之一，也是黑客攻击的重点目标之一。研究恶意软件检测技术，可以提高用户的信息安全性，降低恶意软件攻击的风险。 2.提高用户体验：恶意软件会

2024-04-07 约1.18千字 3页立即下载

Android平台上恶意软件检测技术研究的开题报告.docx Android平台上恶意软件检测技术研究的开题报告一、选题背景随着智能手机的普及，移动互联网的快速发展，安卓系统已经成为了移动端最流行的操作系统之一。伴随着安卓用户的不断增多，安卓平台上的恶意软件也日益猖獗，给用户的设备安全带来了很大的威胁。恶意软件的种类繁多，攻击手段也越来越sophisticated，但一些研究显示，它们通常会通过窃取用户个人信息、加密勒索、短信诈骗等方式攻击用户。由此，如何高效、准确地检测、防护安卓平台上的恶意软件，保障用户的个人信息安全和设备安全，成为了当前亟待解决的问题。二、研究现状目前，安卓平台上的恶意软件检测技术主要分为基于签名检测和基于行为检测两种。基

2024-04-06 约1.34千字 3页立即下载

使用内嵌调用图实现Android恶意软件的结构检测..docx 使用内嵌调用图实现Android恶意软件的结构检测摘要针对Android系统的恶意软件的数目在最近几年呈现爆炸式的增长。虽然安全委员会深知这个事实，也提出了几种用于检测Android恶意软件的方法，这些方法中大多数都是基于权限和API使用或者专家特征识别。不幸的是，这其中的许多方法都容易受到指令级模糊技术的影响。以前对于台式机的经典恶意软件的研究已经表明代码的一些高级特性，比如函数调用图，可以用来发现对于某些模糊策略有很强健壮性的样本的相似性。然而，在关系图中相似性的识别??是一个并不简单的问题，其复杂性阻碍了使用这些功能来进行恶意软件的检测。在本文中，我们将探讨近来发展的机器学习图形分类

2017-01-28 约1.04万字 9页立即下载

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

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

恶意软件检测与分析.pptx 数智创新变革未来恶意软件检测与分析以下是一个《恶意软件检测与分析》PPT的8个提纲： 恶意软件定义与分类 恶意软件检测方法基于签名的检测 基于行为的检测 启发式与机器学习检测 恶意软件分析技术静态代码分析动态行为分析目录 恶意软件定义与分类恶意软件检测与分析 恶意软件定义与分类恶意软件定义1.恶意软件是指任何旨在破坏、干扰、窃取或滥用系统资源的软件，包括病毒、蠕虫、特洛伊木马、间谍软件等。2.恶意软件的行为包括但不限于：破坏系统文件、窃取敏感信息、占用系统资源、弹出广告等。3.恶意软件的传播方式多样，可通过网络、电子邮件、移动存储设备等途径传播。恶意软件分类1.根

2023-11-15 约5.6千字 33页立即下载

一种基于Android平台的恶意软件扫描与检测系统的设计与实现的开题报告.docx 一种基于Android平台的恶意软件扫描与检测系统的设计与实现的开题报告一、研究背景及意义随着智能手机用户数量的不断增加，Android平台上的恶意软件也日益增多。因此，开发一种有效的恶意软件扫描和检测系统已成为当前亟待解决的问题。通过设计和实现一种基于Android平台的恶意软件扫描和检测系统，可以有效地保护Android设备免受恶意软件的攻击，提高用户的安全意识和防范能力。二、研究内容与目标本研究的主要目标是设计和实现一种基于Android平台的恶意软件扫描和检测系统。具体研究内容包括以下几个方面： 1.收集和整理现有的Android恶意软件样本，并对其进行分类和分析。 2.研究A

2024-05-08 约小于1千字 2页立即下载

Android恶意软件检测关键技术研究中期报告.docx Android恶意软件检测关键技术研究中期报告一、研究背景随着智能手机的普及和人们对移动互联网的依赖程度的增加，Android平台的用户数量呈现了快速增长的趋势。然而，随着Android平台的发展，也出现了越来越多的安全威胁，尤其是Android恶意软件的数量不断增加。Android恶意软件可以通过各种方式传播，并造成用户隐私泄露、财产损失等严重后果。因此，研究Android恶意软件检测技术，保障用户的安全是非常必要和重要的。二、研究目的本项目旨在研究Android恶意软件检测关键技术，以提高Android平台用户的安全性能。具体目标包括： 1.分析Android恶意软件的传播途径和危

2024-05-13 约1.32千字 2页立即下载