基于Android系统的手机恶意软件检测模型

马晋杨; 徐蕾

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基于Android系统的手机恶意软件检测模型

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为提高手机应用软件的安全性,提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型;模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘,进而得到恶意软件检测规则;针对检测规则在检测非恶意软件时,产生较高误报率的问题,设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法,算法在数据挖掘的两个步骤中,对敏感API调用加权,利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则,降低了非恶意软件的误报率;实验结果表明,模型对恶意软件检测率达到81.7％,非恶意软件的检错率降低到11.3％.

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来源
《计算机测量与控制》 |2016年第1期|156-158|共3页
作者
马晋杨; 徐蕾;
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作者单位

沈阳航空航天大学计算机学院;

沈阳 110136;

沈阳航空航天大学计算机学院;

沈阳 110136;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机病毒与防治;
关键词
Android系统; 恶意软件; 数据挖掘; 敏感API; FP-growth算法;

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