采用LSTM模型的Android应用行为一致性检测

摘要：

针对 Android应用数目庞大、功能多样而难以准确验证应用实际类别的情况,对 Andriod应用的网络行为进行分析研究,提出应用的行为一致性理论,并实现一种基于网络行为一致性验证的 LSTM分类模型.通过构造不同场景事件组合来触发不同功能类别应用运行时的网络行为,提取有效的网络特征构建成网络事件行为时序序列,并设计带有特殊输入结构的 LSTM循环神经网络模型,对网络事件行为时序序列中潜在的行为模式进行学习与建模.实验验证结果表明,Android应用样本具有行为一致性;所提出的 LSTM网络模型能有效地学习与归纳不同类别应用的网络行为模式;最优模型的平均分类准确性可达 92.58%,优于常见的面向 Android应用的机器学习分类模型.

关键词：LSTM、Android、网络行为、一致性验证、应用分类

所属期刊栏目：52

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472189;空中交通管理系统与技术国家重点实验室开放基金资助项目SKLATM201703;赛尔网络下一代互联网技术创新资助项目NGII20160105

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1097-1106