Details

Title: Выявление вредоносных приложений для операционной системы Android с использованием капсульной нейронной сети: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.04 - Информационно-аналитические системы безопасности ; 10.05.04_01 - Автоматизация информационно-аналитической деятельности
Creators: Суслов Станислав Михайлович
Scientific adviser: Павленко Евгений Юрьевич
Other creators: Резединова Евгения Юрьевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: информационная безопасность; безопасность мобильных устройств; google android; вредоносное программное обеспечение; динамический анализ приложения; глубокое обучение; information security; mobile security; malware software; dynamic analysis of the application; deep learning
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 10.05.04
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-40
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе представлен подход к выявлению вредоносного программного обеспечения для ОС Android на основе глубокого обучения. В работе рассмотрены проблемы существующих подходов к анализу Android-приложения с использованием глубокого обучения, на основании которых предложен собственный подход, использующий капсульную нейронную сеть. Результаты экспериментальной оценки эффективности разработанного прототипа демонстрируют высокую вероятность обнаружения вредоносных Android-приложений.

This paper presents an approach to identifying malware for Android OS based on deep learning. The paper discusses the problems of existing approaches to the analysis of Android applications using deep learning, on the basis of which they proposed their own approach using a capsular neural network. The results of an experimental assessment of the effectiveness of the developed prototype demonstrate a high probability of detecting malicious Android applications.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 302
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics