【摘 要】
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针对单一 k 近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷,提出一种基于 KNN-LSSVM 的 Android 恶意行为识别模型。先采集 Android 用户行为样本,并提取相应特征组成
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针对单一 k 近邻算法(KNN)和最小二乘支持向量机(LSSVM)存在的缺陷,提出一种基于 KNN-LSSVM 的 Android 恶意行为识别模型。先采集 Android 用户行为样本,并提取相应特征组成特征向量;再将训练集输入 LSSVM 中进行学习,计算测试样本与最优分类平面间的距离,如果该距离小于阈值,则直接采用 LSSVM 恶意行为识别,否则采用 KNN 算法进行恶意行为识别;最后采用仿真实验测试 KNN-LSSVM 的性能。实验结果表明,相对于单一KNN 算法和 LSSVM,KNN-LSSVM 提高了 Android 恶意行为的识别正确率,可以满足Android 恶意行为的在线识别要求。
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