神经网络在移动恶意软件检测中的应用与优化研究

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摘要：该研究探索了基于神经网络的移动恶意软件检测方法，并通过优化策略提升了模型性能。研究在公开数据集上深入分析了恶意软件的权限特征，比较了几种常见模型在检测中的表现，发现神经网络在处理复杂数据时表现卓越。通过优化学习率，该模型的召回率提升至 97.81%，显著增强了其在恶意软件检测中的敏感度。

关键词：神经网络；恶意软件检测；移动应用安全；学习率优化

中图分类号：TP3 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）09-0048-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

恶意软件的种类和复杂性日益增加。（剩余3481字）