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基于DoI-RNNs的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法

發(fā)布時(shí)間:2021-04-14 17:46
  隨著網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)的不斷下降,移動(dòng)設(shè)備逐漸成為首選的網(wǎng)絡(luò)終端,并且絕大多數(shù)用戶(hù)已經(jīng)習(xí)慣使用甚至過(guò)度依賴(lài)移動(dòng)設(shè)備。此外,安卓操作系統(tǒng)已經(jīng)成為中國(guó)大陸市場(chǎng)份額最高的移動(dòng)設(shè)備操作系統(tǒng)。然而,隨著安卓操作系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用,安卓設(shè)備逐漸成為不法人員首選的攻擊目標(biāo),安卓惡意軟件不斷涌現(xiàn)。一方面,安卓惡意軟件的數(shù)量不斷增加。另一方面,安卓惡意軟件的逃逸技術(shù)不斷升級(jí)。面對(duì)日益嚴(yán)峻的安全形勢(shì),檢測(cè)安卓惡意軟件、構(gòu)建安卓設(shè)備的安全防御體系已經(jīng)成為一個(gè)刻不容緩的重要課題。首先提出基于DoI-RNNs的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法。目前提出的基于深度學(xué)習(xí)的安卓惡意軟件檢測(cè)方法沒(méi)有明確考慮安卓惡意軟件運(yùn)行時(shí)特征的動(dòng)態(tài)變化,并且僅僅照搬已經(jīng)成功應(yīng)用于其他研究領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)理論,導(dǎo)致檢測(cè)效果差強(qiáng)人意。通過(guò)引入導(dǎo)數(shù)的概念,基于DoI-RNNs的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法不但能夠?qū)W習(xí)安卓惡意軟件的運(yùn)行時(shí)特征,而且能夠?qū)W習(xí)安卓惡意軟件運(yùn)行時(shí)特征的動(dòng)態(tài)變化。然后提出基于層級(jí)DoI-RNNs模型的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法。安卓正常軟件的特殊行為同樣可能導(dǎo)致其運(yùn)行時(shí)特征存在動(dòng)態(tài)變化,進(jìn)而影響基于DoIRNNs的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法的檢測(cè)... 

【文章來(lái)源】:遼寧大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于DoI-RNNs的安卓惡意軟件動(dòng)態(tài)檢測(cè)方法


Elman-RNN的隱藏單元結(jié)構(gòu)

隱藏單元,時(shí)間步


間步¨的隱藏狀態(tài) t輸入激活函數(shù) f,然后輸出時(shí)間步¨的輸Elman-RNN 的隱藏單元(時(shí)間步¨)的前向傳播公式如下( )1tanht t xh t hh hh x W h W b = + + ( )t t hy yy = f hW + bxh表示時(shí)間步¨的輸入 t的權(quán)重,hh表示時(shí)間步¨ , h表示時(shí)間步¨的隱藏狀態(tài) t的偏置;hy表示時(shí)間步¨的y表示時(shí)間步¨的輸出-t的偏置。Jordan-RNNn-RNN 的隱藏單元結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示。同理, t 、 t和 t 、時(shí)間步¨和時(shí)間步¨ 的輸入, t 、 t和 t 分別表示¨和時(shí)間步¨ 的隱藏狀態(tài),-t 、-t和-t 分別表示時(shí)間間步¨ 的輸出。間步¨的隱藏單元而言,Jordan-RNN 的輸入包括時(shí)間步步¨的輸入 t,輸出僅僅包括時(shí)間步¨的輸出-t。

隱藏單元,時(shí)間步


cho 和 chung 等人共同提出 GRU(GatedRecurrentUnit,門(mén)控)的概念[49][50]。其中,GRU 刪除 LSTM 側(cè)重記憶長(zhǎng)期信息的細(xì)胞狀態(tài)留 LSTM 側(cè)重記憶短期信息的隱藏狀態(tài)。通過(guò)構(gòu)造一條梯度持續(xù)流動(dòng)GRU 同樣能夠有效地緩解梯度消失與爆炸問(wèn)題。此外,GRU 設(shè)置兩個(gè)特殊的門(mén)控系統(tǒng)(分別稱(chēng)作重置門(mén)和更新門(mén))來(lái)M 的遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén)。同理,如果門(mén)控系統(tǒng)元素的值接近于將遺忘輸入序列的信息;如果門(mén)控系統(tǒng)元素的值接近于 1,那么它將記列的信息;如果門(mén)控系統(tǒng)元素的值介于 0 和 1 之間,那么它將遺忘輸入分信息,記憶輸入序列的部分信息。GRU 的隱藏單元結(jié)構(gòu)如圖 2-4 所示。其中, t表示時(shí)間步¨的輸入, t 表示時(shí)間步¨ 和時(shí)間步¨的隱藏狀態(tài),|t表示時(shí)間步¨的重置門(mén), t表¨的更新門(mén), t表示時(shí)間步¨的候選隱藏狀態(tài)。對(duì)于時(shí)間步¨的隱藏單元而言,GRU 的輸入包括時(shí)間步¨ 的隱藏狀間步¨的輸入 t,輸出僅僅包括時(shí)間步¨的隱藏狀態(tài) t。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[5]一種基于節(jié)點(diǎn)位置余弦相似度的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)算法[J]. 朱坤,劉林峰,吳家皋.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(12)
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[7]DroidGAN:基于DCGAN的Android對(duì)抗樣本生成框架[J]. 唐川,張義,楊岳湘,施江勇.  通信學(xué)報(bào). 2018(S1)
[8]DeepRD:基于Siamese LSTM網(wǎng)絡(luò)的Android重打包應(yīng)用檢測(cè)方法[J]. 汪潤(rùn),唐奔宵,王麗娜.  通信學(xué)報(bào). 2018(08)
[9]網(wǎng)絡(luò)安全防御中蠕蟲(chóng)優(yōu)化檢測(cè)仿真[J]. 王艷麗,王建設(shè).  計(jì)算機(jī)仿真. 2018(07)
[10]基于圖像紋理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意文件檢測(cè)方法[J]. 蔣晨,胡玉鵬,司凱,曠文鑫.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2018(10)

碩士論文
[1]基于動(dòng)態(tài)污點(diǎn)跟蹤的Android混合應(yīng)用隱私泄露檢測(cè)研究[D]. 熊志強(qiáng).華中科技大學(xué) 2015
[2]基于安全等級(jí)模型的社交網(wǎng)絡(luò)蠕蟲(chóng)安全檢測(cè)方法研究[D]. 陳巍.北京郵電大學(xué) 2013



本文編號(hào):3137745

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