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基于特征分析Android恶意应用检测方法的研究

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摘要

Android是目前广泛应用的移动操作系统,也是恶意软件首选的攻击目标。为了在恶意应用发布和攻击用户前将其分析、识别出来,文中提出了一种动态检测Android应用是否具有恶意行为的方法,该方法基于及其学习和对Android API调用和系统调用痕迹的特征提取,最终能够得到96%的检测率。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2016年第4期|113-118|共6页
作者
孙承庭; 吴凯娇; 马文海;
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作者单位

连云港职业技术学院信息工程学院;

南京工业大学计算机科学与技术学院;

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正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
动态分析; 恶意应用; 分类器; 特征提取;

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