基于机器学习的移动APP安全检测平台研究

开发并完成基于机器学习的安检平台功能。主要研发内容包括：
本项目要求针对特定的移动恶意程序，利用机器学习和深度学习的算法模型进行训练，形成具备针对移动恶意程序的检测引擎。研究成果包含但不限于：
1）基于机器学习和深度学习的恶意APP检测模型；
2）研究机器学习和深度学习相结合的方法。模型输入为筛选的特征，输出为APP是否为恶意程序、分类信息、及更详细的二级信息（病毒名或家族或恶意特征）；
3）基于恶意APP机器学习模型，开发恶意APP检测引擎系统，实现对未知恶意程序的自动化监测。包括：Android恶意APP识别所需的特征库提取、特征处理及存储；基于样本特征及样本标签，自动学习生成多个检测模型；支持与甲方所指定的某款APK壳识别程序及脱壳程序做对接。