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基于图神经网络的安卓恶意软件检测模型研究

基于图神经网络的安卓恶意软件检测模型研究

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作者：尚德堂桂林电子科技大学

学位级别：硕士

目前的Android恶意软件更新速度较快,变种不断涌现,这对检测工作造成了困难,尤其是对抗样本攻击的出现,暴露了大多数检测器在面对未知样本的情况下鲁棒性差的问题。在基于图神经网络的安卓恶意软件检测领域,根据构建的图中节点之间的关... 详细信息

目前的Android恶意软件更新速度较快,变种不断涌现,这对检测工作造成了困难,尤其是对抗样本攻击的出现,暴露了大多数检测器在面对未知样本的情况下鲁棒性差的问题。在基于图神经网络的安卓恶意软件检测领域,根据构建的图中节点之间的关系是否相同可以将其分为基于同质图和基于异质图的研究。在同质图方面,现有的算法在节点聚合邻居特征时存在难以有效表达邻域信息的问题;在异质图方面,当前的模型在异质信息融合方面存在对不同子空间的语义信息提取不充分导致模型泛化能力不强的问题。本文研究了现有的基于图神经网络的安卓恶意软件检测方法,针对其存在的不足进行了改进,本文研究内容和成果如下:(1)针对同质图中现有算法在节点聚合方面表达能力不强的问题,提出了一种基于MLSTM(Mean and Long Short Term Memory,MLSTM)的安卓恶意软件检测模型。此方法采用API作为节点的嵌入来构建图模型。利用单一类型的特征作为边来构建同质图模型。通过基于Graph SAGE框架的改进,提出了一种MLSTM聚合器,该聚合器结合了均值聚合器和LSTM(Long Short Term Memory,LSTM)算法,以确保在对图中目标节点的邻居信息进行聚合时,模型具备良好的泛化能力和表达能力。(2)针对异质图中现有算法提取不同子空间语义信息不充分的问题,提出了一种基于双层注意力机制的异质图嵌入安卓恶意软件检测模型。该模型利用安卓应用程序的API、权限和第三方库等特征构建异质图模型,其中节点代表安卓软件,节点的嵌入为API特征,而节点之间的边则表示共同使用的权限和第三方库。通过引入元路径将异质图分解为不同的视图,并利用图卷积神经网络对每个视图中的节点邻居信息进行聚合,设计了一个双层注意力机制来融合异质信息。该双层注意力机制由一个多头注意力和一个单头注意力组成,随后将融合后的输出嵌入送入分类器完成分类。(3)分别针对所提模型进行了实验,除了准确性实验外还进行了鲁棒性实验。鲁棒性实验是通过对抗样本攻击算法来生成对抗样本来对模型的鲁棒性进行测试。实验结果表明,本文所提模型在保持较高准确率的情况下,可以获得比现有方法更好的鲁棒性。

关键词： Android 恶意软件检测双层注意力 MLSTM 鲁棒性

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