【摘 要】
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针对当前Android恶意软件检测方法对检测出的恶意行为无法进行识别和分类的问题,提出基于随机森林(RF)算法的Android恶意行为的识别与分类方法.该方法在对Android恶意软件的
【机 构】
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北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
【基金项目】
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2017 CFF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金资助项目.
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针对当前Android恶意软件检测方法对检测出的恶意行为无法进行识别和分类的问题,提出基于随机森林(RF)算法的Android恶意行为的识别与分类方法.该方法在对Android恶意软件的类型进行定义的基础上,利用融合多种触发机制的Android恶意行为诱导方法触发软件的潜在恶意行为;通过Hook关键系统函数对Android软件行为进行采集并生成行为日志,基于行为日志提取软件行为特征集;使用随机森林算法,对行为日志中的恶意行为进行识别与分类.实验结果表明,该方法对Android恶意软件识别的准确率达到91.
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