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基于集成学习的安卓恶意程序检测技术

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【作者】 李孔渤王春东

【Author】 LI Kong-bo;WANG Chun-dong;School of Computer Science and Engineering,Tianjin University of Technology;

【通讯作者】 王春东;

【机构】 天津理工大学计算机科学与工程学院

【摘要】 随着安卓恶意程序的数量的急剧增加,恶意程序检测已成为一个重要的研究课题.然而,目前许多研究表明,恶意程序的检测仍然需要改进,安卓的碎片问题和需要root权限,阻碍了这些方法的广泛使用.现有的杀毒程序依赖于需要实时更新的签名数据库,这无法检测出零日恶意程序.在本文中,我们提取了安卓程序中的特征,进行混合,选择集成算法中的DECORATE算法,并用WEKA工具辅助进行分类恶意程序的检测.该方法最终达到95.8%的检测精度,同时我们在真实的数据集上经过十折交叉验算实验及对比.

【基金】 国家自然基金(U1536122);天津市科委面上项目(15JCYBJC15600);天津市科委重大专项(15ZXDSGX00030)
  • 【分类号】TP309
  • 【下载频次】25
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