【摘 要】
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单一算法生成的识别器普适性不足,对不同种群安卓软件进行识别产生的效果不稳定.针对这种情况,提出一种基于模型库的安卓恶意软件检测方法.通过Python程序进行爬虫与权限提取工作,得到应用的权限信息;使用SMO按照应用的权限信息分类得到不同种群的数据;将应用的种群信息输入到模型库中,得到恶意检测结果,并根据结果对模型库进行演化,使模型库的检测能力不断增强.实验结果表明,对于相同数据集,演化后的模型库方法比一般算法准确率都有小幅提高;对于多种群数据集,模型库方法相比一般算法准确率提高约10百分点,说明模型库方法
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北省智能信息处理与工业实时系统重点实验室 湖北 武汉 430065
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单一算法生成的识别器普适性不足,对不同种群安卓软件进行识别产生的效果不稳定.针对这种情况,提出一种基于模型库的安卓恶意软件检测方法.通过Python程序进行爬虫与权限提取工作,得到应用的权限信息;使用SMO按照应用的权限信息分类得到不同种群的数据;将应用的种群信息输入到模型库中,得到恶意检测结果,并根据结果对模型库进行演化,使模型库的检测能力不断增强.实验结果表明,对于相同数据集,演化后的模型库方法比一般算法准确率都有小幅提高;对于多种群数据集,模型库方法相比一般算法准确率提高约10百分点,说明模型库方法能有效对安卓恶意软件进行检测,并且模型库的演化使检测能力有增强效果.
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