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針對傳統安卓惡意程序檢測技術檢測準確率低，對采用了重打包和代碼混淆等技術的安卓惡意程序無法成功識別等問題，設計并實現了DeepDroid算法。首先，提取安卓應用程序的靜態特征和動態特征，結合靜態特征和動態特征生成應用程序的特征向量；然后，使用深度學習算法中的深度置信網絡（ DBN）對收集到的訓練集進行訓練，生成深度學習網絡；最后，利用生成的深度學習網絡對待測安卓應用程序進行檢測。實驗結果表明，在使用相同測試集的情況下，DeepDroid算法的正確率比支持向量機（SVM）算法高出3.96個百分點，比樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法高出12. 16個百分點，比K最鄰近（KNN）算法高出13. 62個百分點。DeepDroid算法結合了安卓應用程序的靜態特征和動態特征，采用了動態檢測和靜態檢測相結合的檢測方法，彌補了靜態檢測代碼覆蓋率不足和動態檢測誤報率高的缺點，在特征識別的部分采用DBN算法使得網絡訓練速度得到保證的同時還有很高的檢測正確率。
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