一种安卓rootkit快速检测识别方法

摘要

本发明涉及rootkit检测的技术领域，揭露了一种安卓rootkit快速检测识别方法，包括：构建安卓rootkit检测指标体系，检测得到安卓程序运行的安卓rootkit检测指标数据；构建安卓rootkit检测图神经网络模型；对所构建的安卓rootkit检测图神经网络模型进行结构优化；利用多层梯度下降算法对优化后的安卓rootkit检测图神经网络模型进行参数优化，形成最终的安卓rootkit检测图神经网络模型，将检测到的安卓rootkit检测指标数据输入到模型中，模型输出结果即为该安卓程序为rootkit的概率，若概率超过指定阈值则安卓程序是rootkit。本发明所述方法通过计算隐变量概率判断安卓程序是否为rootkit，实现快速的rootkit检测识别，并对模型结构进行优化，增强模型结构的合理性，采用多层梯度下降算法提高模型参数优化的收敛性。