信息安全研究 ›› 2018, Vol. 4 ›› Issue (8): 715-721.

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基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法

郗桐1,金昊1,徐根炜2,周金岭2   

  1. 1. 中国科学院信息工程研究所
    2. 信息安全共性技术国家工程研究中心
  • 收稿日期:2018-08-29 出版日期:2018-08-15 发布日期:2018-09-01
  • 通讯作者: 郗桐
  • 作者简介:郗 桐 男,1993年生,硕士研究生,主要研究方向为信息安全、Android恶意代码检测 xitong@iie.ac.cn 金 昊 女,1992年生,博士研究生,主要研究方向为信息安全、Android恶意应用检测 jinhao@iie.ac.cn 徐 根 炜 男,1973年生,本科, 主要研究方向为等保测评、代码检测、风险评估、云计算 xugw@nercis.ac.cn 周 金 岭 男,1979年生,本科, 主要研究方向为等保测评、代码检测 zhoujl@nercis.ac.cn

Android Malware Detection Method Based on Convolutional Neural Network

  • Received:2018-08-29 Online:2018-08-15 Published:2018-09-01

摘要: 随着Android智能终端的加速普及和Android应用市场的不断发展,相关安全威胁开始逐渐显现,Android平台恶意应用的不断涌现成为亟待解决的重要安全问题,对Android恶意应用的检测工作逐渐成为研究热点.通过对相关的研究成果进行总结分析,提出了一种基于卷积神经网络的Android恶意应用检测方法.该方法使用Opcode操作码作为研究对象,能够比较全面地刻画Android应用程序.同时该方法简化了人工特征选择环节,使用卷积神经网络自动提取信息量较大的特征.实验结果表明,该方法能够有效地检测恶意应用,并为今后的恶意应用检测研究提供了一种行之有效的研究思路.

关键词: Android应用, 检测方法, Opcode操作码, 特征选择, 卷积神经网络

Abstract: With the accelerating popularity of Android smart devices and the continuous development of the Android application market, security threats have begun to appear. How to detect malicious applications on the Android platform has become an important security issue to be solved. The detection of Android malicious applications has gradually become a research hotspot. The paper summarizes the related work and proposes an Android malware detection method based on convolutional neural network. The method uses the Opcode as research object to describe the Android application more comprehensively. Whats more, the method simplifies artificial feature selection and applies convolutional neural network to automatically extract features from large amounts of samples. Experimental results show that the method can effectively detect malicious applications and provide an effective direction for future research.

Key words: Android application, detection method, Opcode, feature selection, convolutional neural network