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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112182577 A (43)申请公布日 2021.01.05 (21)申请号 202011097233.X (22)申请日 2020.10.14 (71)申请人 哈尔滨工程大学 地址
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