10.16208/j.issn1000-7024.2020.04.005
基于特征贡献度的安卓恶意应用检测
为提高Android恶意软件检测准确率,提出一种基于特征贡献度的特征选择算法.针对现有Android应用数据集特征的分布特点,通过计算特征的类内以及类间贡献度,设定阈值筛选出贡献度高的特征数据,用于恶意应用检测分类.实验结果表明,所提算法能有效且可靠地检测恶意应用,其准确率和召回率十分接近,适用于恶意应用检测;与传统特征选择算法相比,该算法可以在较少特征数量的情况下达到理想的检测效果.
Android系统、恶意应用、特征选择算法、特征贡献度、机器学习
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TP393.0(计算技术、计算机技术)
西南科技大学博士基金项目10zx7154
2020-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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