Детальная информация

Игнатьев, Глеб Юрьевич. Применение методов глубокого обучения для выявления вредоносных Android-приложений [Электронный ресурс] = Applying deep learning techniques for android malware detection: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.03 - Информационная безопасность автоматизированных систем ; 10.05.03_08 - Анализ безопасности информационных систем / Г. Ю. Игнатьев; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики ; науч. рук. Е. Ю. Павленко ; консультант по нормоконтролю Е. Ю. Резединова. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 2,0 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/vr18-113.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2018/vr/vr18-113>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-113-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-113-r.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/3/2018/vr/rev/vr18-113-a.pdf>.

Дата создания записи: 09.11.2018

Тематика: информационная безопаcность; безопасность мобильных устройств; google android; вредоносное программного обеспечение; статический анализ приложения; глубокое обучение; information security; mobile security; google android; malware; application static analysis; deep learning

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (2,0 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Локальная сеть ИБК СПбПУ

Аннотация

В настоящей выпускной квалификационной работе представлен подход к выявлению вредоносного программного обеспечения в Android ОС на основе глубокого обучения. В работе рассмотрены проблемы существующих подходов по анализу Android-приложения с использованием глубокого обучения, на основании которых предложен собственный подход, использующий сверточную нейронную сеть. Результаты экспериментальной оценки эффективность разработанного на основании подхода программного макета приведены и демонстрируют высокую вероятность обнаружения вредоносных Android-приложений.

This final learning. The paper discusses the problems of the existing approach-es to analyzing the Android application using deep training, based on which we pro-pose our own approach using a convolutional neural network. The paper reviews the drawbacks of the existing approaches to applications analysis using deep learning, based on which new approach is proposed using a convolutional neural network. The results of an experimental evaluation of the effectiveness of the proposed approach demonstrates a high probability Android malware applications detection.qualifying work presents an approach to Android malware detection based on deep.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
-> Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 278
За последние 30 дней: 21
Подробная статистика