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图形增强多模式学习框架,用于强大的安卓恶意软件检测.

Muhammad Usama Tanveer1, Kashif Munir1, Hasan J Alyamani2,3

  • 1Institute of Information Technology, Khwaja Fareed University of Engineering and Information Technology, RahimYar Khan, 64200, Pakistan.

Scientific reports
|November 3, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

GIT-GuardNet是一个新的图形信息化变压器网络,通过融合静态代码,调用图形和时间行为,有效检测Android恶意软件. 这种先进的系统实现了高精度和强度,可以应对复杂的威胁.

关键词:
安卓恶意软件检测检测 安卓恶意软件检测调用图形建模调用图形建模交叉注意力聚变的融合深度学习是一种深度学习.多模式学习是多模式学习.静态代码分析 静态码分析时间性行为分析.

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 由于复杂的规避技术,Android恶意软件构成了重大的移动安全挑战.
  • 传统的检测方法与模糊性作斗争,缺乏多领域的上下文集成.

研究的目的:

  • 介绍GIT-GuardNet,一个新的图形信息化变压器网络,用于精确而强大的Android恶意软件检测.
  • 通过整合静态代码,调用图形结构和时间行为来利用多模式学习.

主要方法:

  • 开发了GIT-GuardNet,这是一个融合了变压器编码器 (静态代码),图表注意网络 (调用图表) 和时间变压器 (行为) 的网络.
  • 采用交叉注意力融合机制,以动态权衡模式间的依赖关系,以便明智地做出决策.
  • 在15,036个Android应用程序的数据集上进行了实验,其中包括5,560个恶意软件样本.

主要成果:

  • 实现了最先进的性能,准确率为99.85%,精度为99.89%,AUC为99.94%.
  • 超过了传统的机器学习,单视图深度网络和像DroidFusion这样的混合方法.
  • 展示了强大的对隐蔽和隐形威胁的概括性,低推断开销.

结论:

  • GIT-GuardNet提供了一个强大的和可扩展的框架,用于智能安卓恶意软件防御.
  • 多模式方法和交叉注意力融合显著提高了检测能力.
  • 该系统显示了在现实世界中移动威胁检测的实际应用性.