고려대학교 정보보호 R&D 데이터챌린지

안드로이드 악성앱 탐지 및 분류를 위한 알고리즘 개발 [link]

• 팀 구성:
   - 이재융 (고려대 정보보호대학원 정보보호학과)
   - 박해주 (연세대 공과대학원 컴퓨터과학과)

• 최종제출본  - Submit_challenge 폴더입니다

[2017년 11월 29일 최종제출]

• 설명서 추가

1. 데이터셋 압축해제
    - main의 vir2apk2unpack([압축풀려는 폴더], [출력폴더(미리만들어둬야합니다)])
2. 학습csv생성
    - main_train.py안에 PATH_B(정상앱), PATH_V(악성앱), PATH_UV(압축푼 악성앱), PATH_UB(압축푼 정상앱)
3. 테스트csv생성
    - 1번을 반복하여 테스트 폴더 생성을하고 PATH_S, PATH_US설정
4. 딥러닝 실행
    - train_filename = [학습csv입력], test_filename = [테스트csv입력], fileout = [출력csv파일지정]

[2017 11월 30일 설명서 추가]