【摘 要】
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针对Android手机平台提出了基于特征加权K最近邻支持向量机（FWKN-SVM）的异常入侵检测方法。首先,分析了传统SVM在实际应用中的局限性,提出了一种基于特征类内类间距离的特征加
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针对Android手机平台提出了基于特征加权K最近邻支持向量机（FWKN-SVM）的异常入侵检测方法。首先,分析了传统SVM在实际应用中的局限性,提出了一种基于特征类内类间距离的特征加权K最近邻的训练集约减策略。随后,根据手机恶意软件对系统造成的影响定义了系统行为,并通过在Android手机上编写的数据采集模块构建测试集和训练集。最后,利用特征加权K最近邻方法进行SVM训练集的精简和分类器的构建,并进行测试集预测。仿真结果表明,FWKN-SVM分类方法在Android异常入侵检测中应用效果良好。
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