基于良性样本的Android系统恶意软件检测

针对Android平台恶意软件泛滥的现象和已有检测模型的不足,提出一种基于良性样本的检测模型。该模型由特征信息采集模块和检测识别模块组成,模块一在客户端采集良性训练样本的特征信息,模块二在服务器端根据它们的相关度去除冗余特征信息并量化为n维特征向量,通过实值否定选择算法生成恶意特征向量库,通过待测特征向量与恶意特征向量库的欧氏距离检测恶意软件。Android平台实验结果表明,该检测模型具有较高的检测率,验证了其可行性。