基于组合式算法的Android恶意软件检测方法

摘要：

为解决当前恶意软件静态检测方法中适用面较窄、实用性较低的问题,通过组合式算法筛选出最优分类器,并以此为基础实现了一个检测系统.首先使用逆向工程技术提取软件的特征库,并通过多段筛选得到分类器的初步结果.提出了一种基于最小风险贝叶斯的分类器评价标准,并以此为核心,通过对初步结果赋权值的方式得到最优分类器结果.最后以最优结果为核心实现了一个Android恶意软件检测系统原型.实验结果表明,该检测系统的分析精度为86.4％,并且不依赖于恶意代码的特征.

关键词：恶意软件检测、特征选择、组合式算法、最小风险贝叶斯评价、危险权限组合

所属期刊栏目：32

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目No.61170282 The National Natural Science Foundation of China61170282

在线出版日期：2016-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：15-21