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公开(公告)号：CN112182577A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011097233.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 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。
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