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J-GLOBAL ID：201802232688879153   整理番号：18A1807749

畳み込みニューラルネットワークと適応分類器選択を利用したAndroidマルウェア検出器【JST・京大機械翻訳】

Android Malware Detector Exploiting Convolutional Neural Network and Adaptive Classifier Selection

著者 (5件)： Jin Yangxu ,  Liu Ting ,  He Ancheng ,  Qu Yu ,  Chi Jianlei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： compsac  ページ： 833-834  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)は,Androidマルウェア検出と多くの他の分野で成功を達成した。しかし,以前の研究の経験的評価により,単一機械学習分類器は,いかなる文脈においても最良の精度を提供することができないことを示した。本論文において,Androidマルウェア検出のための新しい方法を提案して,著者らはマルウェア分類の性能を改良するために,分類装置(ASC)の適応選択によってCNNにおける単一機械学習分類装置を置き換えた。著者らは,1000のマルウェアを有する1746のapkサンプルに関する著者らの方法をテストして,結果は,著者らの方式の精度が,現在の研究において使用される最新のCNNモデルの状態より4.27%良い性能を発揮することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  分類装置 ,  *マルウェア
準シソーラス用語： *マルウェア検出 ,  *アンドロイド ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳み込みニューラルネットワーク ,  適応 ,  分類器 ,  Android ,  マルウェア検出