基於雲端容錯系統之智慧行動應用穩健性提升研究-以人工智慧可解釋性技術提升行動惡意程式檢測效能之研究;Improving the Performance of Android Malware Detection with Artificial Intelligence Interpretability Techniques

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題名:	基於雲端容錯系統之智慧行動應用穩健性提升研究-以人工智慧可解釋性技術提升行動惡意程式檢測效能之研究;Improving the Performance of Android Malware Detection with Artificial Intelligence Interpretability Techniques
作者:	陳奕明;梁德容;王尉任
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	行動惡意程式;圖神經網路;混淆攻擊;對抗式攻擊;AI可解釋性;Mobile malware;Graph neural networks;Obfuscation attack;Adversarial attack;Explainable AI
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:53:00 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	社會面：方便，快速，偵測率高且能解釋檢測結果理由的惡意APP檢測方法可以全面提升智慧型手機的安全，讓民眾安心。經濟面：(1) 零時差惡意App攻擊的防護將可以使社會大眾減少被未知型態App攻擊帶來的經濟損失。(2) 雲端伺服器的運作可以發展出商業模式而提供新的資訊安全服務學術面：深度學習在行動惡意App偵測上的應用雖然日益增多，但就我們所知，針對混淆及對抗式攻擊進行整合式偵測以及對深度學習檢測結果進行解讀的論文尚不多見。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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