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张思琪;
北京邮电大学信息安全中心,北京100876;
Android恶意软件; 动态检测; 机器学习; 朴素贝叶斯; 卡方检验;
机译:基于贝叶斯分类的Android恶意软件检测方法分析
机译:基于粗糙集和改进的PSO算法(PSORS-FS)的特征选择技术,用于基于权限的Android恶意软件检测
机译:基于演化的混合神经模糊分类器(EHNFC)和基于权限的特征的改进的Android恶意软件检测方案
机译:基于改进贝叶斯分类的Android恶意软件检测技术
机译:使用基于步长的多层向量空间模型进行Android恶意软件检测
机译:Androanalyzer:基于深度学习的Android恶意软件检测
机译:一种新的基于贝叶斯分类的android恶意软件检测方法
机译:基于机器学习的恶意软件检测。
机译:混合信托执行环境基于基于Android安全框架的Android设备配备了同样的设备和在Android设备中执行信任服务的方法
机译:基于混合信任执行环境的ANDROID安全框架,配备有ANDROID设备的ANDROID设备以及在ANDROID设备中执行信任服务的方法
机译:混合信任执行环境的基于Android安全框架,Android设备配备了同样的方法和方法在Android设备中执行信任服务
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