TIFS | 基于互补视图可视化应用行为的安卓恶意检测

大家好，我是微信公众号【AI安全这点事】的小编，对AI和安全感兴趣的朋友，欢迎关注公众号，点赞推荐文章。今天给大家带来网络安全领域顶级期刊TIFS最新的多视图论文《Detecting Android Malware by Visualizing App Behaviors from Multiple Complementary Views》。

背景

• • Android恶意软件威胁：2024年1-10月检测到超过3500万Android恶意软件，攻击类型包括隐私窃取、金融欺诈等，且恶意软件逐渐通过多类型文件（如.dex、.so）隐藏攻击意图。

• • 现有方法局限性：

  • • 传统方法（基于签名、机器学习）依赖人工特征，耗时且覆盖能力有限。

  • • 基于深度学习的单视图可视化方法（如图像、图表示）难以应对复杂多变的攻击。

• • 研究动机：通过多视图互补分析，结合软件可视化与深度学习，全面捕捉应用行为特征。