【摘 要】
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为了提高安卓恶意软件检测效率,提出了一种基于权限的安卓恶意软件检测方法.通过构建自动化特征提取过程来提取安卓应用中的权限特征,使用信息增益来生成数据集. 结合无监督（K
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1636106）
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为了提高安卓恶意软件检测效率,提出了一种基于权限的安卓恶意软件检测方法.通过构建自动化特征提取过程来提取安卓应用中的权限特征,使用信息增益来生成数据集. 结合无监督（K-Means）以及有监督（随机森林、分类回归树、 J48）机器学习算法,将安卓应用划分为正常软件、短信木马、间谍软件、 RootExploit、僵尸网络.正常软件从官方市场手动下载,恶意软件从VirusTotal, Contagio下载.实验结果表明该检测方法准确率达到97%,误报率为0. 6% . 该方法可以有效地检测出不同类型的安卓恶意
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