【摘 要】
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为有效提高Android恶意软件的检测效率,突破现有方法大多针对单一权限或特定组合权限且对于权限之间的相互关联性研究较少的局限性,提出一种基于权限佩奇排序（PPR）方法的Androi
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61302188）, 中国博士后特别基金项目（2012T50510）, 中国博士后科学基金项目（2011M500940）, 六大人才高峰基金项目（2013-DZXX-020）, 江苏省高校自然科学重大基础研究基金项目（12KJA510001）
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为有效提高Android恶意软件的检测效率,突破现有方法大多针对单一权限或特定组合权限且对于权限之间的相互关联性研究较少的局限性,提出一种基于权限佩奇排序（PPR）方法的Android恶意软件检测方法。从恶意软件申请的权限中构造特征权限,建立关联系数矩阵;针对权限之间的相互关联性,通过PPR方法量化特征权限的权限比重;构建特征权限矩阵检测未知的恶意软件。实验结果验证了该方法的可行性,其能够有效提高Android恶意软件的检测效率,从数值关系角度为Android恶意软件的检测提供了新的思路。
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