HinDroid: An Intelligent Android Malware Detection System Based on Structured Heterogeneous Information Network

      Android恶意软件泛滥,及时准确发现恶意软件有着重要的意义。本文介绍了一种基于异构信息网络的智能android恶意软件检测方法,通过分析软件行为让恶意软件难以逃脱检测。

附件-HinDroid An Intelligent Android Malware Detection System Based on Structured Heterogeneous Information Network.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2018/11/18/hindroid-an-intelligent-android-malware-detection-system-based-on-structured-heterogeneous-information-network/

(5)
adminadmin
上一篇 2018年11月6日 下午3:21
下一篇 2018年11月20日 下午6:52

相关推荐

  • 基于深度学习的恶意流量检测方法

    近年来,基于机器学习的算法在恶意流量检测领域中越来越流行,但此类算法通常使用浅层模型,在训练之前需要一组专家手工制作的特征来预处理数据。此类方法的主要问题是,在不同类型的场景下,手…

    2020年12月27日
    3.5K
  • 机器学习模型后门攻击检测

    本次学术报告简要介绍了人工智能系统面临的各种安全威胁,通过将对抗样本与后门攻击进行多方面比较,从而引入了机器学习模型后门攻击的原理和检测方法,以及后门攻击技术的应用领域。

    2021年8月22日
    1.6K
  • 程序的链接

    本次报告介绍了程序链接过程的基本概念,以及静态链接和动态链接中文件的结构和链接过程。基本概念包括程序构建(Build)过程、链接的历史和链接的作用等。链接的主要工作就是处理各个模块…

    2021年3月15日
    1.3K
  • 频繁项集算法分析

    一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合,而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集,说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中,项集的出现频度是指包含项集的事务的数量,简称为项集…

    2015年6月18日
    2.1K
  • 深度学习模型校准技术

    深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一,其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度,使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念…

    2024年7月2日
    1.1K
  • 网络拓扑混淆技术

    这篇报告围绕网络拓扑混淆技术展开,首先阐述了网络拓扑脆弱性及攻击者推理真实结构的威胁,强调了混淆防御的重要性。报告详细介绍了AntiTomo和EigenObfu两种主流方法,包括各…

    2025年4月27日
    907
  • Android安全体系结构简介

    Android操作系统是一个开放式的操作系统,保护这样一个开放平台,需要强有力的安全体系结构。Android系统拥有多层次的安全机制,可以灵活地满足用户各层次的安全需求。    1…

    2014年10月21日
    1.9K
  • 神经网络模型的覆盖测试

    人工智能系统在近年来取得丰硕的成果,其中神经网络在自动驾驶领域等图像处理方向应用较为广泛。但是神经网络存在安全隐患,容易受到攻击导致决策错误,比如对抗样本攻击和后门攻击。如何测试神…

    2022年1月4日
    1.1K
  • 面向NIDS的流量对抗样本检测

    在AI攻击复杂性和密集性不断提升的大背景下,ML-NIIDS面临巨大挑战,其中流量对抗样本严重威胁其安全稳定。本次报告从NIDS的迭代发展,聚焦到对抗性安全威胁,再引出主流流量对抗…

    2023年10月23日
    1.0K
  • 深度神经网络模型窃取防御方法

    模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展,推动数据交流与共享。本次报告从大范围的模型窃取防御领域,聚焦到一类算法,从数学公式上对算法进行详细的分析,并对实验结果进行详细解读,…

    2023年9月27日
    1.0K