【摘 要】
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针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法.利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化偏差程度和特征出现频率剔除低偏差和整体软件中低频使用的特征;结合粒子群优化算法和分类器检测效果得到最优特征子集.使用公开数据集DREBIN和AMD进行实验,实验结果显示,在AMD数据集上选择出了294维特征,进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1％ ～5％,在
【机 构】
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北京理工大学 信息与电子学院,北京 100081;国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029
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针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法.利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化偏差程度和特征出现频率剔除低偏差和整体软件中低频使用的特征;结合粒子群优化算法和分类器检测效果得到最优特征子集.使用公开数据集DREBIN和AMD进行实验,实验结果显示,在AMD数据集上选择出了294维特征,进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1％ ～5％,在DREBIN数据集上选择出了295维特征,少于4种对比方法,且进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1.7％ ～5％.实验结果表明,所提方法能够降低Android恶意软件检测中特征的冗余性,提升恶意软件的检测准确率.
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