高安全等級智慧型行動應用惡意行為分析架構之技術研發-子計畫二：具使用者環境感知與自動進化能力之深度學習惡意行動程式檢測平台;A Deep Learning Based Mobile Malware Detection Platform with the Capabilities of User Environment Awareness and Auto Evolution

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題名:	高安全等級智慧型行動應用惡意行為分析架構之技術研發-子計畫二：具使用者環境感知與自動進化能力之深度學習惡意行動程式檢測平台;A Deep Learning Based Mobile Malware Detection Platform with the Capabilities of User Environment Awareness and Auto Evolution
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:	環境感知;自動進化;深度學習;惡意APP偵測;長短期記憶神經網路;捲積神經網路;生成對抗網路;Environment awareness;auto evolution;deep learning;malicious APP detection;CNN;GAN;LSTM
日期:	2021-12-21
上傳時間:	2021-12-23 14:33:25 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	社會面：方便快速偵測率高且不影響使用者日常操作的安全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APP偵測上的應用仍在起步階段，就我們所知，目前尚未有類似本計畫所提出的APP及User兩階段的深度學習分析架構。
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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