文档名：基于随机森林的Android恶意软件检测方法研究
文章基于随机森林提出一种Android恶意软件检测方法.以Android的权限作为特征定义了有效权限,利用数据挖掘算法中的支持度和关联规则对权限进行分析,实现有效权限识别.文章构建了随机森林分类器,将有效权限矩阵作为分类器的输入进行训练和测试.实验结果表明,文中方法的检测结果准确率达到92.84％,F值达到93.05％,明显优于其他检测模型.
作者：宋鑫 赵楷 张琳琳 方文波
作者单位：国防科技大学计算机学院,湖南长沙410073新疆大学网络空间安全学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046新疆大学软件学院,新疆乌鲁木齐830008
母体文献：第34次全国计算机安全学术交流会论文集
会议名称：第34次全国计算机安全学术交流会
会议时间：2019年10月10日
会议地点：杭州
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：安卓平台 恶意软件 随机森林 网络安全
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 1.23 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
