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发明已授权

本发明提供了一种多模态特征线性加权融合的安卓恶意程序检测方法及系统，属于恶意程序分析技术领域。将安卓应用程序的Dalvik字节流数据可视化为“矢量”彩色图像；构建动态权限信息表对安卓应用程序的权限信息进行独热编码处理；分别对上述两种模态表征的特征信息进行处理和分析，构建轻量级的卷积神经网络模型对图像数据进行特征提取和学习，并构建轻量级的前馈神经网络模型对文本数据进行特征提取和学习；使用线性加权的方式对上述提取和学习到的两种不同模态数据的特征进行融合，将融合后的特征向量输入到分类器中进行分类，得到分类结果，以此提高对安卓恶意应用程序检测的准确率及效率。

📄 2024114546236 📂 G06F21_56 👤 重庆科技大学,亚凡(重庆)科技股份有限公司 📅 2024-10-17

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多模态特征线性加权融合的安卓恶意程序检测方法及系统