【摘 要】
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目前针对Android恶意应用可以采用静态或者动态分析的方法获取软件的特征,并根据这些特征采用特定的算法进行检测,但单一的分析方法无法充分体现Android应用的多样性。该文首
【基金项目】
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2015年海南省自然科学基金(No.20156244)
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目前针对Android恶意应用可以采用静态或者动态分析的方法获取软件的特征,并根据这些特征采用特定的算法进行检测,但单一的分析方法无法充分体现Android应用的多样性。该文首次提出一种分析Android应用权限、调用和动作等特征,使用k NN分类算法识别正常应用和恶意应用。同时为了提高分类的正确性,该文还采用了K-means算法对训练类进行初始化。实验表明本文算法能够充分利用Android多样的特征有效检测恶意应用,并且与相关工作对比,算法在检测效率和执行效率上表现更好。
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