【摘 要】
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针对Android平台恶意应用的检测技术,提出一种基于集成学习投票算法的Android恶意程序检测方法MASV(Soft-Voting Algorithm),以有效地对未知应用程序进行分类。从已知开源的
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学网络中心,新疆大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(重大联合)(No.61433012),自治区创新环境(人才、基地)建设专项(No.PT1811)
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针对Android平台恶意应用的检测技术,提出一种基于集成学习投票算法的Android恶意程序检测方法MASV(Soft-Voting Algorithm),以有效地对未知应用程序进行分类。从已知开源的数据集中获取了实验的基础数据,使用的应用程序集包含213256个良性应用程序以及18363个恶意应用程序。使用SVM-RFE特征选择算法对特征进行降维。使用多个分类器的集合,即SVM(Support Vector Machine)、K-NN(K-Nearest Neighbor)、NB(Naïve
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