基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統研究

引言

傳統的涉詐APP識別方法主要依賴于人工特征提取和規則匹配，這些方法存在識別效率低、誤報率高、適應性差等問題[1]。隨著深度學習技術的飛速發展，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]。本文旨在設計并實現一個基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統，通過硬件和軟件的結合，開發出一個高效、準確、可擴展的識別平臺。通過采集APP的相關數據，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支持。

1.基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統硬件設計

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，系統硬件主要由采集器、識別器和分析器三部分組成。

采集器主要用于實時收集APP行為數據、系統資源使用狀況和網絡流量等關鍵信息，作為深度學習模型分析的輸入。為滿足數據實時性、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中的核心計算平臺，主要負責對大量來自采集器的數據進行深度學習推理和大規模數據分析，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智能識別分析系統軟件設計

構建涉詐APP智能識別深度學習模型，基于應用程序的代碼特征、運行行為、網絡通信模式等多維度數據，識別詐騙應用[4-5]。

在數據表示階段，應用程序的行為數據需要經過特征工程處理，以提取關鍵特征。假設每個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智能識別分析系統研究

如API調用、隱私訪問、網絡請求行為等。T表示時間步長度。為了進一步提取關鍵特征，系統采用TF-IDF（termfrequency-inverse document frequency）方法計算API調用的重要性[，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 中出現的頻率； N 表示文檔總數，表示語料庫中文檔的總數量； DF（t） 表示文檔頻率，表示包含詞項t的文檔數量；Log[N/DF（t）] 表示逆文檔頻率，用于降低常見詞的權重，提升稀有詞的權重。通過這種方法，可以有效篩選出涉詐APP中特征明顯的關鍵API序列，提高模型的區分能力。

模型的深度學習部分由CNN和LSTM組成，以充分挖掘數據的時空特征。在特征提取階段，首先使用CNN提取API調用序列的局部模式。假設API調用序列輸人為矩陣 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（如ReLU），用于引入非線性； w_m，n 為卷積核中位置 （m，n） 的權重； 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調用模式，如高頻訪問敏感權限、后臺私自聯網等，提高涉詐特征的提取效率。

為了進一步捕捉詐騙APP行為的時間依賴關系，模型引入LSTM網絡進行時序建模。LSTM網絡8能夠有效處理長時間跨度的序列數據，避免傳統循環神經網絡（RNN）在長序列學習過程中出現梯度消失的問題。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，將值壓縮到[0，1]區間。 、W_i 、 、 W 分別對應各門的權重矩陣。 ！ b_c 為各門的偏置項；h_t-1 為上一時間步的隱藏狀態； 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； ? 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啟動惡意進程或進行異常的網絡通信，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 表示輸人特征經過網絡后的高層特征表示。 W_k 類別k對應的權重向量； b_k 表示類別k的偏置項。 K 表示總類別數。分母部分為歸一化項，確保所有類別的概率和為1。Softmax函數能夠輸出每個APP屬于詐騙或正常類別的概率分布，并選取最大概率對應的類別作為最終識別結果。

在訓練過程中，模型使用交叉熵損失函數優化參數：

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

其中， θ 表示第i次迭代的模型參數； η 表示學習率，控制參數更新的步長； 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（自適應學習率調整項）； σ 表示小常數（如 10^-8 ），防止分母為零。Adam能夠自動調整梯度下降步長，提高收斂速度，使模型更快達到最佳性能。

3.實驗研究

為了驗證本文設計的基于深度學習的涉詐APP智能識別分析系統實際應用效果，設定對比實驗。實驗對象包括來自真實應用市場的100款APP樣本，涵蓋常見正常應用和疑似涉詐APP。實驗周期為兩周，分別在引入本文系統和未引入系統的條件下進行，確保實驗數據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。得到的實驗結果如表4所示。

引入本文基于深度學習的涉詐APP識別系統后，系統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% 。結果表明該系統能更精準地區分詐騙與正常應用，有效提升識別效率和準確性，顯著增強了系統實用性與可靠性，為移動安全防護提供了有力支持。

結語

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智能識別分析系統在涉詐APP識別中的強大潛力。然而，系統仍面臨一定的挑戰，如在大規模數據集下的計算開銷、實時性要求以及不同類型詐騙手段的適應性等問題。未來的研究可以著重在提高模型的推理速度、優化硬件設計以及針對新型詐騙APP的深度學習模型創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：信息系統安全。