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.