基于支持向量机的Android恶意软件静态检测技术的研究

随着Android系统的流行与普及,Android软件的种类和数目激增,但是其中存在着不少窃取用户隐私、恶意扣费的软件。因此,Android恶意软件的检测技术一直是人们关注和研究的热点。论文在介绍支持向量机以及And roid恶意软件检测后,将二者有效地结合,构建由权限、监听的系统事件、敏感API以及权限率组成的特征向量,并且建立了基于支持向量机的Android恶意软件静态检测模型。最后,论文通过模型的测试验证了该方法的有效性。

探析在软件安全中结合语义的机器学习方法

随着计算机信息技术的不断发展,各类软件已被人们广泛应用到社会生活、生产的各个领域。但是,随着信息系统漏洞的不断增多,病毒种类的千变万化,软件安全却一直是人们感到棘手的难题。在信息技术发展的同时,近20多年新兴的机器学习也在蓬勃的发展,并且已经在很多领域得到成功的应用。本文先分析机器学习的主要策略,再分析当今软件安全的现状,最后再探索在软件安全中结合语义的机器学习方法。