改进粒子群算法应用于Android恶意应用检测

摘要：

为进行Android恶意应用检测,提取了Android应用程序的API调用信息、申请权限信息、Source-Sink信息为特征,这些信息数量庞大,特征维数高达三四万维.为消除冗余特征和减少分类器构建时间,提出了使用L1与离散二进制粒子群算法(BPSO)进行混合式特征选择;同时针对BPSO易早熟收敛的缺点,提出了一种改进的二进制粒子群算法SVBPSO.通过研究不同映射函数对二进制粒子群算法的影响发现,使用S型映射函数的BPSO全局搜索能力强,使用V型映射函数的BPSO局部搜索能力强,故该算法使用S型映射函数进行全局搜索,每隔一定迭代次数使用V型映射函数进行局部探索.实验结果证明,SVBPSO具有良好的收敛效果,使用SVBPSO进行特征选择后能提高Android恶意应用检测正确率.

关键词：二进制粒子群、特征选择、映射函数、恶意应用检测

所属期刊栏目：56

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社科基金重大项目No.16ZDA0092

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：96-101