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電子發燒友網>電子資料下載>嵌入式開發>基于加權隨機森林等的惡意軟件檢測

基于加權隨機森林等的惡意軟件檢測

2021-06-10 | pdf | 1.12 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  基于機器學習Android平臺惡意軟件檢測方法提取的權限信息特征維度高且類別區分能力弱,導致檢測精度低及復雜度高。為此,提出一種基于特征占比差與加權隨機森林的惡意軟件檢測方法。通過獲取 Android軟件的權限信息和硬件組件信息,分析各類特征的占比差,并將特征屬性作為分類模型的輸入。在此基礎上,對隨機森林中的樹模型賦予不同的權值,驗證樹模型對最終分類結果的影響。實驗結果表明,與神經網絡方法相比,基于特征占比差的特征構建方法所提取的特征具有較好的類別區分能力,且改進后的隨機森林能提高惡意軟件檢測的準確性。

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