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吴超; 王佳贺; 魏松杰;
南京理工大学计算机科学与工程学院 江苏南京210094;
Android; 隐私保护; 流量混淆; BP神经网络; 支持向量机;
机译:PaddyFrog:系统地检测Android应用程序中的混淆副漏洞
机译:用于机器学习模型检测性能改进的机器学习模型的混淆恶意JavaScript的Deobfutation,打开包装和解码
机译:基于行为出生标记的可扩展且抗混淆的Android应用重新包装检测
机译:适用于Android应用程序的混淆弹性代码检测分析
机译:基于TF-IDF和机器学习的Android应用安全的检测方法
机译:使用开源软件检测混淆和恶意的网络流量
机译:评估用于检测钻井过程中的踢和漏失的流量计。
机译:利用Android应用程序包中DEX文件的部分加密的Android应用程序混淆方法
机译:用于培训混淆网络的方法,该网络隐藏用于机器学习和培训代理网络的原始数据,该网站使用由混淆网络生成的混淆数据和用于测试培训的混淆网络和学习设备以及使用相同的测试设备的方法
机译:培训培训的方法,隐藏用于机器学习和培训代理网络的原始数据,该网站使用由使用相同的培训的混淆网络和测试设备使用相同的混淆网络和学习设备生成的混淆数据和使用相同的方法
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