基于自编码器的Android恶意软件检测

智能手机已成为人类生活中不可或缺的一部分。智能手机集成了多种先进特性，使用户能够存储照片、健康数据、银行凭证数据和个人信息等各类数据。Android操作系统是主流的移动操作系统，同时也是恶意软件开发者最主要的目标操作系统。近年来Android恶意软件的空前发展迫使研究者提出有效方法来抑制其传播。本文提出一种用于Android恶意软件检测的深度学习方法。该方法考察五种不同的特征集，并应用Autoencoder识别恶意软件。实验结果表明，所提方法能以高准确率识别恶意软件。