[发明专利]基于原始有效载荷和深度学习的Android恶意软件分类方法

摘要

本发明公开了一种基于原始有效载荷和深度学习的Android恶意软件分类方法，涉及移动软件安全领域。本发明从恶意软件的PCAP文件提取每个完整的flow；将提取出的所有flows存储在一个单向循环列表中；采用基于滑动窗口的选择算法从该单向循环列表中采样N个flows作为一组以描述恶意软件的网络活动；利用文本表征方法对N个flows进行编码，以生成流量矩阵；以该流量矩阵作为卷积神经网络模型的输入，完成恶意软件分类模型的训练过程；使用建立的恶意软件分类模型，对待检测软件样本进行实时检测，输出分类结果。与其他基于特征工程的分类方法相比，本发明的分类方法具有更高的分类准确率。