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公开(公告)号：CN109165688A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810987313.9
申请日：2018-08-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了安卓恶意软件家族分类器构建方法及其分类方法，首先构建数据训练集，获取各训练样本的灰度代码图像；将移除全连接分层的卷积神经网络模型作为特征提取模块，将各灰度代码图像输入到特征提取模块中，通过特征提取模块提取到各安卓恶意软件灰度代码图像的特征向量；构建新的全连接层，将该新的全连接层添加到上述特征提取模块后，构成第一卷积神经网络模型；在第一卷积神经网络模型中，全连接层中的分类器读取到数据训练集中各安卓恶意软件灰度代码图像的特征向量；运行第一卷积神经网络模型，通过读取的特征向量针对全连接层中的分类器进行训练，得到安卓恶意软件家族分类器；本发明能够提高安卓恶意软件的家族分类准确率。
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