【摘 要】
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面对Android恶意代码高速增长的趋势,提出基于字节码图像的Android恶意代码家族分类方法,通过将Android恶意应用的字节码转化为256阶灰度图形式的字节码图像,利用GIST算法提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.U1509214),,浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F020035)~~
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面对Android恶意代码高速增长的趋势,提出基于字节码图像的Android恶意代码家族分类方法,通过将Android恶意应用的字节码转化为256阶灰度图形式的字节码图像,利用GIST算法提取图像的纹理特征,并结合随机森林算法对特征进行分类。对常见的14种Android恶意代码家族的样本进行了实验验证,并与DREBIN方法进行比较,实验结果表明,该方法可有效进行Android恶意代码家族分类,具有检测精度高且误报率低的优点。
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