【摘 要】
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为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室,南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61302188);中国博士后特别基金项目(2012T50510);中国博士后科学基金项目(2011M500940);六大人才高峰基金项目(2013-DZXX-020);江苏省高校重大自然科学基金项目(12KJA510001)
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为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属性加入随机森林训练,构建随机森林分类器检测未知恶意软件。实验结果表明了该方法的有效性与可行性,其检测准确率比其它方法更高,该方法从关联权限恶意度的角度为恶意软件的检测提供了新思路。
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