文档名：基于SwinTransformer的可视化安卓恶意软件检测研究
摘要：为了更好地利用深度学习框架防范安卓平台上恶意软件攻击,提出了一种新的应用程序可视化方法,从而弥补了传统的采样方法存在的信息损失问题;同时,为得到更加准确的软件表示向量,使用了Swin-Transformer架构代替传统的卷积神经网络(CNN:ConvolutionalNeuralNetwork)架构作为特征提取的主干网络.实验采用的数据集中的样本来自Drebin与CICMalDroid2020数据集.研究结果表明,新提出的可视化方法优于传统的可视化方法,检测系统的准确率达到97.39％,具有较高的恶意软件识别能力.
Abstract：TheconnectionbetweenmobileinternetdevicesbasedontheAndroidplatformandpeople'slivesisbecomingincreasinglyclose,andthesecurityissuesofmobiledeviceshavebecomeamajorresearchhotspot.Currently,manyvisualAndroidmalwaredetectionmethodsbasedonconvolutionalneuralnetworkshavebeenproposedandhaveshowngoodperformance.InordertobetterutilizedeeplearningframeworkstopreventmalicioussoftwareattacksontheAndroidplatform,anewapplicationvisualizationmethodisproposed,whichtosomeextentcompensatesfortheinformationlossproblemcausedbytraditionalsamplingmethods.Inordertoobtainmoreaccuratesoftwarerepresentationvectors,thisstudyusestheSwinTransformerarchitectureinsteadofthetraditionalCNN(ConvolutionalNeuralNetwork)architectureasthebackbonenetworkforfeatureextraction.ThesamplesusedintheresearchexperimentarefromtheDrebinandCICCalDroid2020datasets.Theresearchexperimentalresultsshowthattheproposedvisualizationmethodissuperiortotraditionalvisualizationmethods,andthedetectionsystemcanachieveanaccuracyof97.39％,withahighabilitytoidentifymalicioussoftware.
作者：王海宽 原锦明Author：WANGHaikuan YUANJinming
作者单位：晋城职业技术学院信息工程系,山西晋城048026
刊名：吉林大学学报（信息科学版） ISTIC
Journal：JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 42(2)
分类号：TP311
关键词：安卓恶意软件 深度学习 计算机视觉
Keywords：Androidmalware deeplearning computervision
机标分类号：TP311.52TN929.53TP18
在线出版日期：2024年5月27日
基金项目：山西省教育科学十四五规划基金资助项目，晋城职业技术学院校级基金资助项目基于Swin-Transformer的可视化安卓恶意软件检测研究[
期刊论文] 吉林大学学报（信息科学版）--2024, 42(2)王海宽 原锦明为了更好地利用深度学习框架防范安卓平台上恶意软件攻击,提出了一种新的应用程序可视化方法,从而弥补了传统的采样方法存在的信息损失问题;同时,为得到更加准确的软件表示向量,使用了Swin-Transformer架构代替传统的...参考文献和引证文献
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