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2025-03-26 0内容概要:本文介绍了一种名为LensDroid的新颖技术,它利用深度学习(DL)和软件可视化相结合的方法来检测Android恶意软件。LensDroid通过从三个互补视角——行为敏感度、操作环境和支持环境——对应用程序进行可视化,从而自动捕捉并聚合不直接关联的高级特征,揭示隐藏的恶意行为。具体而言,LensDroid采用抽象API调用图、指令序列矩阵以及二进制转换图像三种方式分别表示这三个视角,并设计了一个融合模型将不同视角提取到的特征向量逐步从局部到全局地融合起来。实验结果显示,在超过51K个真实世界应用的数据集上,LensDroid的表现优于五种基线方法,特别是在应对零日攻击方面表现尤为突出。 适合人群:安全研究人员、移动应用开发者、网络安全专家。 使用场景及目标:适用于需要高效准确识别新型和已知Android恶意程序的安全评估工具或平台;旨在提高现有恶意软件检测系统的性能,特别是对于复杂多变的现代恶意软件。 其他说明:文中还讨论了LensDroid的设计细节和技术挑战,如视图选择、特征提取参数调整等,并对未来改进方向进行了展望。此外,作者们强调了跨学科合作的重要性,指出可以通过引河北村界(村级行政界线)矢量数据
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