【摘 要】
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针对Android恶意代码泛滥问题。文中提取出Android的权限特征,采用随机森林算法对应用特征进行匹配训练,从原始训练集中,有放回地抽取一定数量的样本,作为根节点并开始不断进
【基金项目】
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国家自然科学基金(KKGD201503106);云南电网有限责任公司电力科学研究院项目(2015-000303JL00018)
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针对Android恶意代码泛滥问题。文中提取出Android的权限特征,采用随机森林算法对应用特征进行匹配训练,从原始训练集中,有放回地抽取一定数量的样本,作为根节点并开始不断进行训练。直到所有节点都被遍历或训练结束,从而实现特征叶子节点与案例库中的特征匹配。实验分析结果表明,从选择的算法效果来看,准备率实验结果表明,在权限特征维度上,随机森林算法的表现都比普通常规算法好;从误报率上来看,随机森林算法的效果同样较普通算法要好。但是,随机森林算法在60维之前的漏报率表现略显不足。所以,为了构建权限特征的检测
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