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基于多模态特征融合的Android恶意软件检测模型研究

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目标和内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1多模态特征融合技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1多模态特征的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.2多模态特征融合的理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2Android恶意软件检测技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.1Android系统安全机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2Android恶意软件检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.3数据预处理与处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.1数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3.2数据集构建与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

基于深度学习的恶意软件检测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1.1神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1.2卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2基于CNN的恶意软件检测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.2.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3模型评估与实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.2实验设计与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3.3实验结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

基于迁移学习的恶意软件检测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.1迁移学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1.1迁移学习的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.1.2迁移学习的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2基于迁移学习的模型架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.2.1预训练模型的选择与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2.2迁移学习策略与模型调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3模型评估与实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.3.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3.2实验设计与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.3.3实验结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

基于多模态特征融合的模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.1多模态特征融合技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47