I detta papper föreslår vi en ny android malware detektionssystem som använder en djup konvolutional neurala nätverk (CNN). Malware klassificering utförs baserat på statisk analys av rå opcode sekvens från ett demonterat program. Funktioner som tyder på malware automatiskt lärt sig av nätverket från den råa opcode sekvensen vilket tar bort behovet av handgjorda malware funktioner. Utbildning pipeline av vårt föreslagna system är mycket enklare än befintliga n-gram-baserade detektionsmetoder malware, eftersom nätverket är utbildad end-to-end för att gemensamt lära sig lämpliga funktioner och utföra klassificering, vilket eliminerar behovet av att uttryckligen räkna upp miljontals n-gram under utbildningen. Nätverksdesignen gör det också möjligt att använda långa n-gramliknande funktioner, som inte kan beräknas med befintliga metoder. När det är utbildat kan nätverket utföras effektivt på en GPU, vilket gör att ett mycket stort antal filer kan skannas snabbt.
McLaughlin m.fl. REF använde ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk för att lära n-gram funktioner av malapps "opcode sekvens.
Deep Android Malware Detection
{'venue': "CODASPY '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}