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面向Android二进制代码的缺陷预测方法
被引量：
2
1
作者
董枫
刘天铭
+2 位作者
徐国爱
郭燕慧
李承泽
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期13-23,共11页
针对Android软件缺陷预测任务中源代码难以获取的问题,提出一种面向Android二进制可执行文件的缺陷预测模型,同时采用深度神经网络进行缺陷预测.首先,通过一种创新的Android可执行文件缺陷特征提取方法,提取其符号特征和语义特征来构建...
针对Android软件缺陷预测任务中源代码难以获取的问题,提出一种面向Android二进制可执行文件的缺陷预测模型,同时采用深度神经网络进行缺陷预测.首先,通过一种创新的Android可执行文件缺陷特征提取方法,提取其符号特征和语义特征来构建缺陷特征向量;其次,用缺陷特征向量输入深度神经网络算法来训练和构建缺陷预测模型;最后,将工具原型Defect Droid应用于大规模smali文件缺陷预测任务中,在同项目缺陷预测、跨项目缺陷预测、传统机器学习算法等方面对模型进行性能评估.
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关键词
缺陷预测
软件安全
android
二进制文件
机器学习
深度神经网络
原文传递
题名
面向Android二进制代码的缺陷预测方法
被引量：
2
1
作者
董枫
刘天铭
徐国爱
郭燕慧
李承泽
机构
北京邮电大学网络空间安全学院
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期13-23,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61401038)
2016广东省科学技术厅前沿与关键技术创新项目(2016B010110002)
文摘
针对Android软件缺陷预测任务中源代码难以获取的问题,提出一种面向Android二进制可执行文件的缺陷预测模型,同时采用深度神经网络进行缺陷预测.首先,通过一种创新的Android可执行文件缺陷特征提取方法,提取其符号特征和语义特征来构建缺陷特征向量;其次,用缺陷特征向量输入深度神经网络算法来训练和构建缺陷预测模型;最后,将工具原型Defect Droid应用于大规模smali文件缺陷预测任务中,在同项目缺陷预测、跨项目缺陷预测、传统机器学习算法等方面对模型进行性能评估.
关键词
缺陷预测
软件安全
android
二进制文件
机器学习
深度神经网络
Keywords
defect
prediction
software
security
android
binary
files
machine
learning
deep
neural
network
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向Android二进制代码的缺陷预测方法
董枫
刘天铭
徐国爱
郭燕慧
李承泽
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
原文传递
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