【摘 要】
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文章针对恶意程序检测中难以检测未知恶意程序等问题,提出了-种提取恶意程序语义特征的方法.该方法使用N-gram 算法对提取的Android应用程序的权限和API特征建立语义特征序列
【机 构】
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国家计算机网络应急技术处理协调中心
【基金项目】
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国家自然科学基金[614〇2125]
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文章针对恶意程序检测中难以检测未知恶意程序等问题,提出了-种提取恶意程序语义特征的方法.该方法使用N-gram 算法对提取的Android应用程序的权限和API特征建立语义特征序列,并对特征序列进行筛选处理,获得了更具代表性的行为特征序列.首先,为了增加特征的有效性,经验丰富的恶意程序分析专家为每个Android SDK中的API 函数添加相应的权重,并使用出现频次和权重值重新计算JV-gram 序列中每个元素的特征值,从而构建了改进的AT-gram序列模型.然后,使用多种机器学习算法进行分类检测,验证其
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