【摘 要】
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针对现有方法特征提取较为雷同,涉及文件较单一的不足,提出一种基于非常规特征的Android恶意软件检测方法。首先,提出新的文件熵、界面布局和方法指令特征,然后,结合随机森林
【机 构】
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新疆大学信息科学与工程学院,新疆大学网络中心
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重大专项基金(No.2017B01006-4).
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针对现有方法特征提取较为雷同,涉及文件较单一的不足,提出一种基于非常规特征的Android恶意软件检测方法。首先,提出新的文件熵、界面布局和方法指令特征,然后,结合随机森林算法分别进行单一和组合特征检测实验。最后分析实验结果,验证该特征的有效性与可行性,其单一检测准确率比传统的Intents特征和统计学特征效果平均提高8%,训练效率提升近50%,与传统表征效果更好的权限特征组合使用效果更佳,可比单一检测准确率提升近10%。该方法从非常规特征的角度为恶意软件的检测提供了新思路。
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