【摘 要】
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移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京建筑大学电气与信息工程学院,北京大学软件与微电子学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0803604);国家自然科学基金重点资助项目(U1736218);国家自然科学基金面上资助项目(61672086)
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移动终端爆发式增长造成了恶意应用的大量出现,给用户的隐私安全和财产安全带来了巨大的危害.为提高Android应用恶意性检测的准确性,本文将卡方检验与基尼不纯度增量相结合获取更有价值的特征属性;并改进朴素贝叶斯算法提高Android应用恶意性判断的准确性.实验结果表明:新的特征处理方法能够有效提高检测性能;同时,改进后的朴素贝叶斯算法相比原始算法而言准确率有较大的提升.
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