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基于敏感权限和API的Android恶意软件家族分类方法 被引量:7

Android Malware Family Classification Method Based on Sensitive Permissions and API
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摘要 提出一种基于敏感权限和API的Android恶意软件家族分类方法,通过提取敏感权限和敏感API,将两部分特征进行融合,构建特征库,最后结合随机森林算法进行恶意软件的家族分类。实验结果表明,该方法的检测精确度达到98.4%,显著优于其他基线算法,能够反映恶意软件的相似性和同源性。 A method of Android malware family classification based on sensitive permissions and APIs was proposed.After extracting sensitive permissions and sensitive APIs,the two features were fused to build a feature database.Finally,a random forest algorithm was used to classify malware families.Experimental results showed that the detection accuracy of this method reached 98.40%,which was significantly better than other baseline algorithms,and both the similarity and homology of malware were reflected.
作者 于媛尔 张琳琳 赵楷 方文波 胡英杰 宋鑫 王晨跃 YU Yuaner;ZHANG Linlin;ZHAO Kai;FANG Wenbo;HU Yingjie;SONG Xin;WANG Chenyue(College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;School of Cyber Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;College of Software, Xinjiang University, Urumqi 830091, China)
出处 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2020年第3期75-79,91,共6页 Journal of Zhengzhou University:Natural Science Edition
基金 国家自然科学基金地区基金项目(61867006) 新疆维吾尔自治区科技厅创新环境建设专项(PT1811) 新疆维吾尔自治区创新环境建设专项(自然科学基金)联合基金项目(2019D01C062) 新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2017M005)。
关键词 ANDROID 恶意软件家族 分类 随机森林 Android malware family classification random forest
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参考文献1

二级参考文献2

共引文献3

同被引文献33

引证文献7

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