Тема выпускной квалификационной работы: «Защита мобильных устройств под управлением Android от вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети». Данная работа посвящена улучшению безопасности устройств под управлением Android путем разработки средств обнаружения вредоносного программного обеспечения с использованием искусственной нейронной сети. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Провести анализ методов обнаружения ВПО для ОС Android. 2. Исследовать особенности программной архитектуры ОС Android. 3. Разработать подход к обнаружению ВПО с применением искусственной нейронной сети. 4. Разработать программный макет, реализующий предлагаемый подход. 5. Определить оптимальные параметры работы и оценить эффективность разработанного макета. В данной дипломной работе представлено исследование существующих проблем информационной безопасности приложений в операционной системе Android, различных подходов к обнаружению вредоносного ПО. Произведено изучение возможностей аппаратного ускорения вычисления нейронных сетей на мобильных устройствах на платформе Android с помощью графического и сигнального процессоров, рассмотрены и протестированы на различных устройствах разные реализации ускорения вычислений. Предложена методика к обнаружению Android ВПО с применением искусственных нейронных сетей, оценена точность и эффективность обнаружения вредоносного программного обеспечения разработанным программным прототипом.

The subject of the graduate qualification work is "Protection of mobile devices running Android from malicious software using an artificial neural network". This work is devoted to improving the security of devices running Android by developing tools for detecting malicious software using an artificial neural network. Tasks that were solved in the course of the study: 1. To analyse the methods of detection of malware for Android OS. 2. Explore the features of the Android OS software architecture. 3. Develop an approach to detecting malicious software using an artificial neural network. 4. Develop a program layout that implements the proposed approach. 5. Determine the optimal performance parameters and evaluate the effectiveness of the developed layout. This paper presents a research of existing problems of information security of applications on the Android operating system, various approaches to malware detection. A research was made on the possibilities of hardware acceleration of computing neural networks on mobile devices on the Android platform with the help of graphics and signal processors. Different implementations of computing acceleration are considered and tested on various devices. A method for detecting Android malware using artificial neural networks is offered, and the accuracy and effectiveness of malware detection by the developed software prototype is assessed.