【摘 要】
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Android操作系统是市场占有率最高的移动操作系统,基于Android平台的恶意软件也呈现爆发式的增长,而目前仍然没有有效的手段进行Android恶意行为的检测,通过分析Android恶意
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江省国防科学技术研究院
【基金项目】
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黑龙江省国防科学技术研究院项目(No.20150309);黑龙江省自然科学基金面上项目(No.F201406);黑龙江省青年科学基金(No.QC2014C067);黑龙江博士后科研启动基金(No.LBH-Q14056)
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Android操作系统是市场占有率最高的移动操作系统,基于Android平台的恶意软件也呈现爆发式的增长,而目前仍然没有有效的手段进行Android恶意行为的检测,通过分析Android恶意行为的特点,采用基于贝叶斯网络的机器学习算法进行Android恶意行为的检测,通过静态分析的方法进行Android文件静态特征的提取,将Android恶意应用的静态分析与贝叶斯网络相结合,最后通过使用提出的方法构建贝叶斯网络模型,通过实验验证了提出的Android恶意行为检测模型的有效性。
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