10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.01.043
基于Android系统的手机恶意软件检测模型
为提高手机应用软件的安全性,提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型;模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘,进而得到恶意软件检测规则;针对检测规则在检测非恶意软件时,产生较高误报率的问题,设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法,算法在数据挖掘的两个步骤中,对敏感API调用加权,利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则,降低了非恶意软件的误报率;实验结果表明,模型对恶意软件检测率达到81.7%,非恶意软件的检错率降低到11.3%.
Android系统、恶意软件、数据挖掘、敏感API、FP-growth算法
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TP309.5(计算技术、计算机技术)
2016-03-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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