面向Android二进制代码的缺陷预测方法

摘要：

针对Android软件缺陷预测任务中源代码难以获取的问题,提出一种面向Android二进制可执行文件的缺陷预测模型,同时采用深度神经网络进行缺陷预测.首先,通过一种创新的Android可执行文件缺陷特征提取方法,提取其符号特征和语义特征来构建缺陷特征向量;其次,用缺陷特征向量输入深度神经网络算法来训练和构建缺陷预测模型;最后,将工具原型DefectDroid应用于大规模smali文件缺陷预测任务中,在同项目缺陷预测、跨项目缺陷预测、传统机器学习算法等方面对模型进行性能评估.

关键词：缺陷预测、软件安全、Android二进制文件、机器学习、深度神经网络

所属期刊栏目：41

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61401038;2016广东省科学技术厅前沿与关键技术创新项目2016B010110002

在线出版日期：2018-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：13-23