本發(fā)明公開了一種基于深度強化學習的安卓惡意軟件檢測特征提取方法,涉及軟件與信息系統(tǒng)安全技術(shù)領(lǐng)域,包括樣本獲取步驟、深度強化學習模型構(gòu)建步驟以及模型訓練步驟,用于在使用機器學習方法檢測安卓惡意軟件時對輸入特征進行降維,利用Double Deep Q?learning Network算法,創(chuàng)建環(huán)境并構(gòu)造智能體,智能體與環(huán)境交互過程中,不斷將已選取特征輸入安卓惡意軟件分類器得到檢測準確率作為反饋,逐步優(yōu)化特征選擇策略,最終達到從原始提取的安卓特征總集合中除去冗余、無關(guān)的特征,實現(xiàn)特征降維。
聲明:
“基于深度強化學習的安卓惡意軟件檢測特征提取方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)