一种基于对抗式网络的物联网Android恶意软件检测方法

    公开(公告)号:CN112966272A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110352283.6

    申请日:2021-03-31

    IPC分类号: G06F21/56 G06N3/04

    摘要: 本发明属于物联网Android恶意软件检测技术领域,具体涉及一种基于对抗式网络的物联网Android恶意软件检测方法,使用卷积神经网络从原始内存数据中获取整合信息,基于获取的进程ID和其他相关内存特征转化成灰度图的形式来训练卷积神经网络得到基础模型;使用生成式对抗网络对特征进行学习对特征灰度图进行学习和生成在不改变原有恶意软件特征的情况下生成基础模型无法正确分类的数据,利用生成的扩展数据再次对卷积神经网络模型进行训练得到最终分类器用于检测Android恶意软件,提升分类器的鲁棒性提升了对位置恶意软件特征的检测能力,使得恶意软件检测任务更加准确,更加有效完成Android恶意软件的检测任务。