基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)研究

引言

傳統(tǒng)的涉詐APP識別方法主要依賴于人工特征提取和規(guī)則匹配，這些方法存在識別效率低、誤報率高、適應(yīng)性差等問題[1]。隨著深度學習技術(shù)的飛速發(fā)展，基于深度學習的自動特征學習和模式識別能力為解決這些問題提供了新的可能[2-3]。本文旨在設(shè)計并實現(xiàn)一個基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)，通過硬件和軟件的結(jié)合，開發(fā)出一個高效、準確、可擴展的識別平臺。通過采集APP的相關(guān)數(shù)據(jù)，使用深度學習模型進行智能識別和分析，從而為防范APP詐騙提供有效的技術(shù)支持。

1.基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)硬件設(shè)計

本文提出了一種基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)，系統(tǒng)硬件主要由采集器、識別器和分析器三部分組成。

采集器主要用于實時收集APP行為數(shù)據(jù)、系統(tǒng)資源使用狀況和網(wǎng)絡(luò)流量等關(guān)鍵信息，作為深度學習模型分析的輸入。為滿足數(shù)據(jù)實時性、完整性和安全性的要求，采集器集成了多個高性能硬件模塊，如表1所示。

識別器通過集成高性能計算模塊、GPU、加密存儲與高速通信模塊，實現(xiàn)對APP詐騙行為的智能識別，識別器硬件組成與功能說明表如表2所示。

分析器作為詐騙行為識別系統(tǒng)中的核心計算平臺，主要負責對大量來自采集器的數(shù)據(jù)進行深度學習推理和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析，分析器硬件組成與功能如表3所示。

2.基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)軟件設(shè)計

構(gòu)建涉詐APP智能識別深度學習模型，基于應(yīng)用程序的代碼特征、運行行為、網(wǎng)絡(luò)通信模式等多維度數(shù)據(jù)，識別詐騙應(yīng)用[4-5]。

在數(shù)據(jù)表示階段，應(yīng)用程序的行為數(shù)據(jù)需要經(jīng)過特征工程處理，以提取關(guān)鍵特征。假設(shè)每個APP的行為序列可以表示為向量集合 ?X=[x₁，x₂，...，x_i] ，其中 _X 表示第i個時間步的特征向量，

P-流水-涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)研究

如API調(diào)用、隱私訪問、網(wǎng)絡(luò)請求行為等。T表示時間步長度。為了進一步提取關(guān)鍵特征，系統(tǒng)采用TF-IDF（termfrequency-inverse document frequency）方法計算API調(diào)用的重要性[，計算公式如下：

其中， Φ_t 表示一個詞，即文本中的單詞或短語； d 表示一個文檔（document），即待分析的文本單元；

TF （t，d） 表示詞頻，表示詞項t在文檔 d 中出現(xiàn)的頻率； N 表示文檔總數(shù)，表示語料庫中文檔的總數(shù)量； DF（t） 表示文檔頻率，表示包含詞項t的文檔數(shù)量；Log[N/DF（t）] 表示逆文檔頻率，用于降低常見詞的權(quán)重，提升稀有詞的權(quán)重。通過這種方法，可以有效篩選出涉詐APP中特征明顯的關(guān)鍵API序列，提高模型的區(qū)分能力。

模型的深度學習部分由CNN和LSTM組成，以充分挖掘數(shù)據(jù)的時空特征。在特征提取階段，首先使用CNN提取API調(diào)用序列的局部模式。假設(shè)API調(diào)用序列輸人為矩陣 X ，卷積操作定義為：

其中， h_i，j 表示輸出特征圖中位置 （i，j） 的值；f為激活函數(shù)（如ReLU），用于引入非線性； w_m，n 為卷積核中位置 （m，n） 的權(quán)重； X_i+m，j+n 為輸入特征圖中位置 （i+m，j+n） 的值； b 為偏置項，用于調(diào)整輸出的分布； M，N 表示卷積核的高度和寬度。CNN能夠自動學習詐騙APP中常見的API調(diào)用模式，如高頻訪問敏感權(quán)限、后臺私自聯(lián)網(wǎng)等，提高涉詐特征的提取效率。

為了進一步捕捉詐騙APP行為的時間依賴關(guān)系，模型引入LSTM網(wǎng)絡(luò)進行時序建模。LSTM網(wǎng)絡(luò)8能夠有效處理長時間跨度的序列數(shù)據(jù)，避免傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在長序列學習過程中出現(xiàn)梯度消失的問題。在LSTM單元中，遺忘門、輸入門和輸出門的計算公式如下：

其中， f_t，j_t，o_t ：分別表示遺忘門、輸入門和輸出門的輸出。 σ（?） 為Sigmoid函數(shù)，將值壓縮到[0，1]區(qū)間。 、W_i 、 、 W 分別對應(yīng)各門的權(quán)重矩陣。 ！ b_c 為各門的偏置項；h_t-1 為上一時間步的隱藏狀態(tài)； X_i 是當前時間步的輸入。 C_t-1 為當前和上一時間步的細胞狀態(tài)； ? 表示逐元素進行相乘。LSTM能夠分析APP的行為軌跡，如是否在特定時間段內(nèi)啟動惡意進程或進行異常的網(wǎng)絡(luò)通信，從而進一步提高識別的準確性。在模型分類階段，提取到的特征向量F輸入全連接層進行分類，并通過Softmax函數(shù)計算屬于詐騙或正常類別的概率，公式

如下：

其中， y=k 表示樣本屬于類別k。 X 為輸入特征向量； F 表示輸人特征經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)后的高層特征表示。 W_k 類別k對應(yīng)的權(quán)重向量； b_k 表示類別k的偏置項。 K 表示總類別數(shù)。分母部分為歸一化項，確保所有類別的概率和為1。Softmax函數(shù)能夠輸出每個APP屬于詐騙或正常類別的概率分布，并選取最大概率對應(yīng)的類別作為最終識別結(jié)果。

在訓練過程中，模型使用交叉熵損失函數(shù)優(yōu)化參數(shù)：

其中， y_i 為真實標簽的獨熱編碼（第i類為1，其余為0）； 為模型預(yù)測的第i類的概率； N 為類別總數(shù)。該函數(shù)用于衡量模型預(yù)測分布與真實分布的差異。訓練采用Adam優(yōu)化算法1進行參數(shù)更新，其權(quán)重調(diào)整公式如下：

其中， θ 表示第i次迭代的模型參數(shù)； η 表示學習率，控制參數(shù)更新的步長； m_i 表示梯度的一階矩估計（動量項）； Δ_Vt 表示梯度的二階矩估計（自適應(yīng)學習率調(diào)整項）； σ 表示小常數(shù)（如 10^-8 ），防止分母為零。Adam能夠自動調(diào)整梯度下降步長，提高收斂速度，使模型更快達到最佳性能。

3.實驗研究

為了驗證本文設(shè)計的基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)實際應(yīng)用效果，設(shè)定對比實驗。實驗對象包括來自真實應(yīng)用市場的100款A(yù)PP樣本，涵蓋常見正常應(yīng)用和疑似涉詐APP。實驗周期為兩周，分別在引入本文系統(tǒng)和未引入系統(tǒng)的條件下進行，確保實驗數(shù)據(jù)具有代表性與對比性，比較識別分析的準確率和識別范圍，進行10次實驗。得到的實驗結(jié)果如表4所示。

引入本文基于深度學習的涉詐APP識別系統(tǒng)后，系統(tǒng)識別準確率由原來的81.7%～83.5% 顯著提升至 94.9%～95.6% 誤報率由 9.3%～10.2% 降至 4.0%～4.3% ：漏報率則由 11.2%～13.0% 降至 5.5%～ 5.9% 。結(jié)果表明該系統(tǒng)能更精準地區(qū)分詐騙與正常應(yīng)用，有效提升識別效率和準確性，顯著增強了系統(tǒng)實用性與可靠性，為移動安全防護提供了有力支持。

結(jié)語

通過對比實驗的驗證，證明了本文提出的基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統(tǒng)在涉詐APP識別中的強大潛力。然而，系統(tǒng)仍面臨一定的挑戰(zhàn)，如在大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的計算開銷、實時性要求以及不同類型詐騙手段的適應(yīng)性等問題。未來的研究可以著重在提高模型的推理速度、優(yōu)化硬件設(shè)計以及針對新型詐騙APP的深度學習模型創(chuàng)新方面進行進一步探索。

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作者簡介：黎家輝，本科，研究方向：人工智能；季浩辰，本科，研究方向：人工智能；黃凱偉，本科，研究方向：人工智能；趙旭，本科，研究方向：人工智能；通信作者：修揚，碩士研究生，講師，894935126 @ qq.com，研究方向：信息系統(tǒng)安全。