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Android恶意软件判定方法
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2017-12-20
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针对当前Android平台资源受限及恶意软件检测能力不足这一问题，以现有Android安装方式、触发方式和恶意负载方面的行为特征为识别基础，构建了基于ROM定制的Android软件行为动态监控框架，采用信息增益、卡方检验和Fisher Score的特征选择方法，评估了支持向量机（SVM）、决策树、K一邻近（KNN）和朴素贝叶斯（NB）分类器四类算法在Android恶意软件分类检测方面的有效性。通过对20916个恶意样本及17086个正常样本的行为日志的整体分类效果进行评估，结果显示，SVM算法在恶意软件判定上准确率可以达到93%以上，误报率低于2%，整体效果最优。可应用于在线云端分析环境和检测平台，满足海量样本处理需求。
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