基于改进ID3算法的恶意软件检测策略

谢维

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基于改进ID3算法的恶意软件检测策略

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当前机器学习算法应用于iOS平台恶意软件检测的研究较少、公开样本数据集获取难、静态检测误报率高。因此提出一种改进的ID3信息增益算法的动态恶意软件检测方法。首先创建数据集,使用改进的ID3信息增益算法选取前40个API调用序列组成特征向量并构建决策树,然后构建测评指标对实验进行分析和验证。实验结果表明,本文方法具有较好的检测率,与改进前的算法相比准确率提高了2.5%,可有效地对恶意软件进行动态识别。

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来源
《计算机时代》 |2023年第9期|32-36|共5页
作者
谢维;
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作者单位

浙江理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;安全保密;软件工程;
关键词
iOS平台; 恶意软件检测; ID3算法; 动态检测; 创建数据集;

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