【摘 要】
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针对Android恶意软件检测中多标签分类存在的困难,本文提出了一种Android恶意软件家族特征综合描述方法,针对不同的恶意软件家族,基于静态分析方法,从软件包特征、申请权限特
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61572253)资助;国家自然科学基金青年科学基金项目(61202351)资助;国家博士后基金项目(一等)(2011M500124)资助
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针对Android恶意软件检测中多标签分类存在的困难,本文提出了一种Android恶意软件家族特征综合描述方法,针对不同的恶意软件家族,基于静态分析方法,从软件包特征、申请权限特征和软件的行为调用特征三个方面对软件进行描述;采用统计分析方法,提取恶意软件家族的特征,并给出了特征描绘方法,构造恶意软件家族特征库;并基于该特征库提出了软件恶意性检测方法.实验结果表明,这些特征能够较好的描述软件的特征,基于该特征的恶意软件检测与同类算法相比,能够在较低的时间开销下,保证较低的误报率和漏报率,达到较高的检测精度,同时能够给出恶意软件所属家族.
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