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基于随机森林的Android恶意软件检测方法
被引量:
5
1
作者
陈苏婷
王军华
张艳艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第9期2374-2378,共5页
为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属...
为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属性加入随机森林训练,构建随机森林分类器检测未知恶意软件。实验结果表明了该方法的有效性与可行性,其检测准确率比其它方法更高,该方法从关联权限恶意度的角度为恶意软件的检测提供了新思路。
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关键词
ANDROID系统
恶意软件检测
关联权限
随机森林
pfp
_
tree
算法
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职称材料
题名
基于随机森林的Android恶意软件检测方法
被引量:
5
1
作者
陈苏婷
王军华
张艳艳
机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第9期2374-2378,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61302188)
中国博士后特别基金项目(2012T50510)
+2 种基金
中国博士后科学基金项目(2011M500940)
六大人才高峰基金项目(2013-DZXX-020)
江苏省高校重大自然科学基金项目(12KJA510001)
文摘
为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属性加入随机森林训练,构建随机森林分类器检测未知恶意软件。实验结果表明了该方法的有效性与可行性,其检测准确率比其它方法更高,该方法从关联权限恶意度的角度为恶意软件的检测提供了新思路。
关键词
ANDROID系统
恶意软件检测
关联权限
随机森林
pfp
_
tree
算法
Keywords
Android system
malware detection
correlated permissions
random forest
pfp _ tree algorithm
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林的Android恶意软件检测方法
陈苏婷
王军华
张艳艳
《计算机工程与设计》
北大核心
2017
5
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