基于深度森林与CWGAN-GP的移动应用网络行为分类与评估

摘要：

针对目前移动应用数目庞大、功能复杂,并且其中混杂着各式各样的恶意应用等问题,面向Android平台分析了应用程序的网络行为,对不同类别的应用程序设计了合理的网络行为触发事件以模拟网络交互行为,提出了网络事件行为序列,并利用改进的深度森林模型对应用进行分类识别,最优分类准确率可达99.03％,并且其具有高精确率、高召回率、高F1-Score和低训练时间的特点.此外,为了解决应用样本数量有限且数据获取时间开销大等难题,还提出了一种使用CWGAN-GP的数据增强方法.与原始生成对抗网络相比,该模型训练更加稳定,仅需一次训练即可生成指定类别的数据.实验结果表明,在加入生成数据共同训练深度森林模型后,其分类准确率提高了9％左右.

关键词：网络行为、应用分类、深度森林、流量分类、生成对抗网络

所属期刊栏目：47

分类号：P309

资助基金：国家自然科学基金面上项目;赛尔网络下一代互联网技术创新项目

在线出版日期：2020-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：287-292