一种基于改进的关联规则挖掘算法的Android恶意软件检测方法

摘要：

针对Android平台恶意软件的检测需求的上升和现有的关联规则挖掘算法的效率较低,不能直接用于恶意软件的检测的问题,论文在改进的关联规则挖掘算法(Eclat)的基础之上,设计了一种挖掘权限之间关联性的算法(AEclat),该算法在49个恶意软件家族之上进行权限频繁模式挖掘,通过得到极大频繁项集,进一步构造权限关系特征库,依此来对恶意软件进行检测.实验分析表明论文提出的方法对恶意软件有较高的识别率和较小的误报率,可以有效增强Android系统的安全性.

关键词：Android、关联规则、恶意软件检测、数据挖掘、权限组合

所属期刊栏目：46

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-08-15（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：1167-1172