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基于机器学习的Android恶意软件检测方法研究

叶双威  
【摘要】:随着科技的迅猛发展和互联网技术的不断更新,智能手机的使用领域变得越发广泛。以Android为操作系统的智能手机因低廉的价格和较好的使用体验受到了广大用户者的关注,然而Android平台的开放性也变成了不少恶意软件开发者的突破口。用户下载含有恶意代码的软件,就可能存在隐私被盗取、莫名扣费等危险。因而,如何高效精准的检测出Android恶意软件是当前学术界的研究热点。本文从多方面深入研究了Android系统架构以及安全机制,在分析了国内外的研究现状的基础上,主要取得了如下研究成果:(1)传统的朴素贝叶斯分类算法将每个属性设置相同的权重值使得该算法理论上具有较小的误差率,但实际中每个权重值不应相同。对此本文提出了对特征属性增加权重系数的改进方案,并基于该改进算法设计了一种检测Android恶意软件检测的模型。该模型将应用程序申请的权限作为特征集并通过差异度的大小选取对分类结果影响较大的特征,采用改良的朴素贝叶斯算法进行分类判定。实验表明该方案对恶意软件检测准确率有明显的提升。(2)由于不同的分类算法对每种类型的特征集的分类效果不同,本文提出了一种基于多算法融合决策的Android恶意软件检测模型。对于每种类型的特征集,该方案通过对应分类效果最好和次级优的算法融合得出分类结果,并将不同类型特征集分类的结果进行集成得出该应用程序的分类结果。实验结果表明该检测方案对恶意软件检测有较高的效率和更好的准确率,准确率达到了95%。


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