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基于Xgboost的Android恶意软件检测方法

来源 :电脑知识与技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：weilove721

【摘 要】

：

摘要：Android操作系统是当今最流行的智能手机操作系统，Android平台的恶意软件也急剧增长，而目前仍然没有十分有效的手段对Android恶意软件进行检测，该文通过分析Android恶意软件并获取特征，采用机器学习算法Xgboost对Android恶意软件进行检测分类。选取Permission、Intent和API作为特征属性并进行优化选择，用Xgboost算法对特征集进行训练和测试，得到最

【作 者】

：

王雪敬 

【出 处】

：

电脑知识与技术

【发表日期】

：

2019年18期

【关键词】

：

Xgboost ANDROID 恶意软件 特征提取 检测分类 Xgboost Android malware feature extraction detect 

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　　摘要：Android操作系统是当今最流行的智能手机操作系统，Android平台的恶意软件也急剧增长，而目前仍然没有十分有效的手段对Android恶意软件进行检测，该文通过分析Android恶意软件并获取特征，采用机器学习算法Xgboost对Android恶意软件进行检测分类。选取Permission、Intent和API作为特征属性并进行优化选择，用Xgboost算法对特征集进行训练和测试，得到最终分类结果。实验结果表明，提出的基于检测方法有较好的检测准确率和较低的误报率。
　　关键词：Xgboost;Android;恶意软件;特征提取;检测分类
　　中图分类号：TP393.08

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