本发明公开了一种基于深度强化学习的安卓恶意软件检测特征提取方法，涉及软件与信息系统安全技术领域，包括样本获取步骤、深度强化学习模型构建步骤以及模型训练步骤，用于在使用机器学习方法检测安卓恶意软件时对输入特征进行降维，利用Double Deep Q‑learning Network算法，创建环境并构造智能体，智能体与环境交互过程中，不断将已选取特征输入安卓恶意软件分类器得到检测准确率作为反馈，逐步优化特征选择策略，最终达到从原始提取的安卓特征总集合中除去冗余、无关的特征，实现特征降维。
声明：
“基于深度强化学习的安卓恶意软件检测特征提取方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
970
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
