【摘 要】
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针对Android恶意应用泄露用户隐私以及造成财产损失等问题,提出了一种基于随机森林的恶意应用检测模型。通过批量反向Android应用,依据函数调用图获取其实际使用权限组合,建
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针对Android恶意应用泄露用户隐私以及造成财产损失等问题,提出了一种基于随机森林的恶意应用检测模型。通过批量反向Android应用,依据函数调用图获取其实际使用权限组合,建立应用特征向量库,结合常用的朴素贝叶斯、K-近邻以及随机森林等不同学习方法,建立不同方法的Android恶意应用检测模型。实验结果表明,基于随机森林的检测模型对应用的识别准确性更高,准确率达90%以上。同已有研究相比,具有代价低、准确性高、普适性好等特点。
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