android malware detection | BriefGPT

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揭示安卓恶意软件检测中的机器学习解决方案关键
机器学习方法对于安卓恶意软件检测起到了关键作用，而本文则通过实证分析全面调查了基于机器学习的安卓恶意软件检测的研究进展，并总结出一些建议以引导未来的研究。
PDF5 months ago
MalPurifier：针对逃避攻击的对抗净化增强 Android 恶意软件检测
机器学习在 Android 恶意软件检测方面取得了显著应用，然而最近的研究揭示了基于机器学习的检测系统对规避攻击的固有弱点。本文介绍了一种新型的 Android 恶意软件检测方法，MalPurifier，它利用敌对净化以独立消除扰动，从而在
PDF7 months ago
提高 Android 恶意软件检测器性能的两步方法
针对 Android 恶意软件检测，本文提出了一种 GUIDED RETRAINING 方法，基于监督对比学习的表示学习方法，可降低恶意软件检测中的误判率，并具有通用性可应用于其他二分类问题中。
PDF2 years ago
一种在移动设备上使用深度学习的性能敏感型恶意软件检测系统
本论文提出了一种基于深度神经网络的定制化的移动端实时 Android 恶意软件检测系统，MobiTive, 包括不同特征提取方法和不同特征类型选择、不同深度神经网络的检测精度、不同移动设备上的实时检测性能和精度以及基于移动设备规格的演化趋势
PDF4 years ago
防御恶意软件检测系统标签翻转攻击
本文针对物联网系统中高噪音率或高不确定性环境下的数据中毒攻击，提出了两种基于深度学习算法的防御方法（LSD 和 CSD），通过随机森林特征选择和不同特征类型的比较，取得了 19% 的准确率提升，实现对攻击的恢复和修复。
PDF5 years ago
IJCAIAiDroid：异构信息网络与深度神经网络相结合的实时 Android 恶意软件检测
本文提出了一种基于 HinLearning 的深度学习方法，通过结构异构信息网络来描述 Android 应用程序之间的关联性，以实现实时的 Android 恶意软件检测。
PDF6 years ago
R2-D2: 基于卷积神经网络（CNN）的受颜色启发的 AndroiD 恶意软件检测
我们研究并开发了一种基于卷积神经网络的 Android 恶意软件检测系统，名为 R2-D2，系统可以将 Android 归档文件中的 classes.dex 的字节码转换成 rgb 颜色代码，并将其作为具有固定大小的彩色图像存储，从而自动提
PDF7 years ago