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国家自然科学基金(61103241)

作品数:2 被引量:0H指数:0
相关作者:王欢李国栋更多>>
相关机构:北京字节跳动科技有限公司西安交通大学西安工程大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西省科技统筹创新工程计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇代码
  • 1篇社会
  • 1篇社会环境
  • 1篇生意
  • 1篇企业
  • 1篇企业家
  • 1篇恶意
  • 1篇恶意代码
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇创业

机构

  • 1篇西安工程大学
  • 1篇西安交通大学
  • 1篇北京字节跳动...

作者

  • 1篇李国栋
  • 1篇王欢

传媒

  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇名人传记(下...

年份

  • 2篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
张一鸣:和优秀的人做有挑战的事
2015年
我毕业的时候有一个标准就是要和优秀的人做有挑战的事。当时只有一个感觉,要做有意思有挑战的事,和优秀的人一起做。我总结出一个规律,你跟优秀的人共事,相处得更多,你就进步、提高得更快。我们这一代,尤其到了最近几年,跟在1980-1990年代之间创业的老一辈企业家面对的社会环境真的不一样了。现在比较少听到“做生意”这个词了,现在叫“创业”,创建自己的事业,自己的公司,打造自己的产品。做生意、跑项目、找资源这种词的频率已经在下降了。
张一鸣
关键词:社会环境企业家创业生意
采用函数调用关系的注入型Android恶意应用检测
2015年
针对注入型Android恶意应用日益泛滥、传统检测方法依赖大量已知特征的问题,提出了采用函数调用关系的注入型Android恶意应用检测方法。该方法无须依赖大量已知特征,仅通过分析注入型Android恶意应用的自身结构特征即可实现对该类恶意应用的有效检测,并能够实现对未知恶意代码家族的识别。所提方法在smali代码的基础上构建函数调用关系图,并进一步进行子图划分,通过判定各子图威胁度确定是否存在恶意行为。检测过程无需动态行为分析辅助,因此分析检测时间短、效率高。该方法不仅可以检测出Android应用是否存在恶意行为,还可根据子图威胁度确定包含恶意行为的具体代码。经过对1 260个Android恶意应用和1 000个正常应用的实验分析发现:所提方法能够很好地检测注入型Android恶意应用,当误报率为8.90%的时候,检测率达到95.94%,相对于主流Android恶意应用检测系统Androguard,检测效果有显著提升。
王欢来欢李国栋田达梁博
关键词:ANDROID恶意代码
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