【摘 要】
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针对Android恶意软件检测中数据不平衡导致检出率低的问题,提出一种基于Bagging-SVM(支持向量机)集成算法的Android恶意软件检测模型。首先,提取Android Manifest.xml文件中的权限信息、意图信息和组件信息作为特征;然后,提出IG-ReliefF混合筛选算法用于数据集降维,采用bootstrap抽样构造多个平衡数据集;最后,采用平衡数据集训练基于Bagging算法的
【基金项目】
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中国民航科技基金资助项目（MHRD201205）.
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针对Android恶意软件检测中数据不平衡导致检出率低的问题,提出一种基于Bagging-SVM(支持向量机)集成算法的Android恶意软件检测模型。首先,提取Android Manifest.xml文件中的权限信息、意图信息和组件信息作为特征;然后,提出IG-ReliefF混合筛选算法用于数据集降维,采用bootstrap抽样构造多个平衡数据集;最后,采用平衡数据集训练基于Bagging算法的SVM集成分类器,通过该分类器完成Android恶意软件检测。在分类检测实验中,当良性样本和恶意样本数量
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