基于改进随机森林算法的Android恶意软件检测

摘要：

针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model).IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择,然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类.Weka环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率.

关键词：随机森林、加权投票、恶意软件、分类检测

所属期刊栏目：38

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技重大专项基金资助项目2012ZX03002002;中国民航科技基金资助项目No.MHRD201009,No.MHRD201205The National Science and Technology Major Project2012ZX03002002;The Science & Technology Project of CAACMHRD201009,MHRD201205

在线出版日期：2017-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：8-16