【摘 要】
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为了提高以Android平台为主的互联智能产品恶意检测效率,降低恶意攻击风险,利用朴素贝叶斯算法的简单快速特点,引入基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法优化提取出的Android APK静态信息样本数据中缺失属性的填充,一定程度上消除了样本数据属性值缺失对分类检测算法的影响。利用优化后的样本数据,对Android平台中的恶意应用进行静态检测,实验结果表明,该算法在Android恶意应用静态检测方面上,获得较好分类结果,能够高效检测Android恶意应用,降低
【机 构】
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广西电力职业技术学院人工智能与信息工程学院,桂林航天工业学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于GEP-CPN的可信网络终端行为关键技术研究”(项目编号:2020KY41018)。
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为了提高以Android平台为主的互联智能产品恶意检测效率,降低恶意攻击风险,利用朴素贝叶斯算法的简单快速特点,引入基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)算法优化提取出的Android APK静态信息样本数据中缺失属性的填充,一定程度上消除了样本数据属性值缺失对分类检测算法的影响。利用优化后的样本数据,对Android平台中的恶意应用进行静态检测,实验结果表明,该算法在Android恶意应用静态检测方面上,获得较好分类结果,能够高效检测Android恶意应用,降低
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