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2024年5月31日发(作者：)
基于模糊神经网络的恶意APP软件动态检测技术研究
【摘要】
恶意APP软件在移动互联网时代的崛起给用户隐私和数据安全带
来了严重威胁，因此恶意APP软件的动态检测技术显得尤为重要。本
文通过引入模糊神经网络技术，提出了一种基于模糊神经网络的恶意
APP软件动态检测技术。首先介绍了恶意APP软件的概述，然后解析
了模糊神经网络原理。紧接着详细阐述了基于模糊神经网络的恶意
APP软件动态检测技术，并通过案例分析展示了其有效性。最后对该
技术进行了性能评估，并总结了研究成果。未来展望中提出了进一步
完善和优化该技术的方向，以更好地保护用户的移动设备安全。该研
究为恶意APP软件动态检测领域提供了新的思路和方法，具有重要的
实际应用意义。
【关键词】
恶意APP软件、模糊神经网络、动态检测技术、案例分析、性能
评估、研究成果总结、未来展望、研究背景、研究意义。
1. 引言
1.1 研究背景
恶意APP软件在移动设备中的广泛传播给用户的信息安全带来了
严重威胁，恶意软件可以窃取用户隐私信息、远程控制设备、发送垃
圾短信等，严重影响了用户的正常使用体验。随着移动应用市场的不
断扩大和恶意软件技术的不断改进，恶意APP软件的检测和防范工作
也变得愈发重要。
传统的恶意软件检测方法主要基于特征匹配和行为分析，然而这
些方法在处理动态恶意软件时存在一定的局限性，很难有效识别新型
恶意软件。如何有效地应对日益复杂多变的恶意软件成为当前亟待解
决的问题。
基于模糊神经网络的恶意APP软件动态检测技术能够结合模糊理
论和神经网络的优势，实现对恶意软件的智能检测和分类，提高检测
的准确性和效率。通过研究恶意APP软件的动态行为和模式，结合模
糊神经网络的特点，可以更好地应对恶意软件的变异和隐蔽特性，为
用户提供更加安全的移动应用环境。
1.2 研究意义
恶意APP软件的不断涌现给用户的信息安全带来了极大的威胁，
传统的检测方法已经难以满足对恶意APP的有效检测需求。基于模糊
神经网络的恶意APP软件动态检测技术的研究具有重要的意义。该技
术可以帮助用户及时发现恶意APP，有效保护用户的信息安全。基于
模糊神经网络的动态检测技术能够通过学习大量样本数据，不断优化
检测算法，提高恶意APP检测的准确率和效率。该技术的研究还可以
为信息安全领域提供新的思路和方法，推动信息安全技术的发展。对
基于模糊神经网络的恶意APP软件动态检测技术的研究具有重要的理
论和实际意义。通过本研究的深入探讨和实践应用，有望为提升恶意
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