基于bp神经网络的手机病毒检测方法研究

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1、单位代码；１０１６６？■制诚也来雪硕ｉ学位论文基于ＢＰ神经网络的手化病毒检测方法研究论文作者：殷书彥学科专业：计算化应用技术■指导教师：杜庆东教授：培养单位：科信软件学晓培养类别—：全曰制完成时间：２０１６年３月＼沈阳师范大学学位评定委员会编号：＾全曰制研究生＾ＩＩ教育硕±ｇｌｉ一同等学丈ｆ［￥免於邸拴头ｆ硕±学位论文题目；基于ＢＰ神经网络的手机病毒检测方法研究所在院系：科信软件学院专

2、业名称：计算机应用技术指导教师：杜庆东教授研究生；殷书彦完成时间：２０１６年３月沈阳师范大学研究生处制学位论文独创性声明本人所呈交的学位论文是在导师的指导下取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的。研究成果对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示了谢意。作者签名：日期：学位论文使用授权声明本人授权沈阳师范大学研究生处，将本人硕±学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索

3、；有权保留学位论文并向国家主管部口或其指定，允许论文被查阅和借阅机构送交论文的电子版和纸质版；有权可采用影适印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后用本规定。作者签名：曰期：ｔ心悼韦杳基于BP神经网络的手机病毒检测方法中文摘要随着移动互联网技术的不断发展，越来越多的人使用智能终端作为自己在工作、生活中的助手，智能手机的普及给人们的生活带来了极大的便利。与此同时，手机病毒也随之出现并快速蔓延，成为一个不可忽视的问题。手机病毒会窃取用户的隐私信息，消耗用户资费

4、，影响手机正常功能使用，危害用户的利益和网络安全。目前的病毒检测技术主要分为动态监测和静态分析两类。这两类算法需要人工建立病毒数据库，并通过病毒特征码的对比来达到病毒识别的目的，智能性较低。BP神经网络是由反向传播算法为指导思想，一种多层的前馈型网络，是如今众多神经网络模型中最为成熟，使用最多的网络模型，具有很强的自学习、自适应性。本文是基于BP神经网络设计的手机病毒检测算法，在智能性及高效性上有显著提升。经过学习和实验研究，完成了以下工作。首先，对手机病毒进行处理，通过反编译获取病毒模块源代码，然后

5、进行碎片化处理，通过特征码分析法提取病毒特征码信息。对病毒类型进行整理，采集训练样本及测试样本。其次，给出了基于BP神经网络的手机病毒识别算法，并通过MATLAB平台进行模拟及训练，最终达到训练效果，提升算法识别率，证明了该算法在本课题研究中具有可行性，并指出课题存在的问题以及后续研究方向。关键词：手机病毒，病毒识别，BP神经网络，MATLABIMobilephonevirusdetectionmethodbasedonBPNeuralNetworkAbstractThepopularityofmob

6、ileInternettechnologyandmobileintelligentterminaltechnologytopeople'sworkandlifebroughtgreatconvenience,howevermobilephonevirushasemergedandquicklyspread,mobilephoneviruswillstealuserprivacyinformation,tosendtextmessagesback,subscribetoallkindsofvalue-a

7、ddedservices,endangeringtheinterestsofusersandnetworksecurity.Virusdetectiontechnologyatpresentismainlydividedintotwokindsofstaticanalysisanddynamicmonitoring.Thesetwoalgorithmsneedtoestablishartificialvirusdatabase,andthroughthecomparisonofthevirusfeat

8、urecodetoachievethepurposeofidentificationofvirus,lowintelligence.BPneuralnetworkisakindoferrorbackpropagationtrainingalgorithmforthemultilayerfeedforwardnetwork,theneuralnetworkmodelisoneofthemostwidelyused.BPneuralnetworkcanlea