【摘 要】
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Android应用普遍具有比所属类型更多的功能,需要获取更多的权限,过多的权限可能带来一定的安全隐患。针对这类问题,提出一种基于元信息的Android恶意软件检测方法。首先,通过
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61463021,61762046);江西省教育厅科技项目(GJJ160599,GJJ170516)
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Android应用普遍具有比所属类型更多的功能,需要获取更多的权限,过多的权限可能带来一定的安全隐患。针对这类问题,提出一种基于元信息的Android恶意软件检测方法。首先,通过对Android应用程序描述进行LDA主题提取,实现数据降维,使用K-means聚类算法按照功能类型对应用程序分组;然后,对属于同一功能类型的所有应用程序提取其权限信息,以权限特征为研究对象,使用KNN算法进行Android恶意软件的分类检测。实验结果获得94.81%的平均准确率,证明了方法的有效性和高准确率。
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