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基于Bagging-SVM的Android惡意軟件檢測(cè)模型

2018-04-17 | rar | 1.05 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  惡意軟件具有隱蔽性強(qiáng)、竊取用戶(hù)隱私和惡意扣費(fèi)等特點(diǎn),給Android手機(jī)用戶(hù)帶來(lái)日益嚴(yán)重的安全威脅,Android手機(jī)的安全形勢(shì)日益嚴(yán)峻。Android惡意軟件的快速高效檢測(cè)成為目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

  隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用,許多研究者嘗試借助機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行Android惡意軟件檢測(cè)研究。通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器可模擬Android軟件的行為,從而準(zhǔn)確地區(qū)分良性軟件和惡意軟件。訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器的特征包括Android軟件的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征,通過(guò)對(duì)Android軟件安裝包( Android PacKage,APK)逆向處理可獲得如權(quán)限、API和意圖等靜態(tài)特征;通過(guò)監(jiān)測(cè)APK文件運(yùn)行過(guò)程的實(shí)時(shí)信息可獲取如系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)流量等動(dòng)態(tài)特征。相比之下,靜態(tài)特征的獲取不需要執(zhí)行惡意軟件,對(duì)系統(tǒng)的干擾小且易于統(tǒng)計(jì)分析,已成為較常用的特征提取方法。
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