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
Level of education Specialist
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)
Record key ru\spstu\vkr\482
Record create date 2/28/2019

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

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.

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

Access count: 359 
Last 30 days: 2

Detailed usage statistics