基于改进朴素贝叶斯的Android恶意应用检测技术

• 作者: 伍淳华 侯美佳 姚珊 许艳萍 郑康锋
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: Android权限 恶意应用 信息增益 朴素贝叶斯
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2016.02.009

摘要

在对未知应用静态分析的基础上，提取AndroidManifest. xml中申请的权限为特征，采用信息增益算法优化选择分类特征，再采用拉普拉斯校准、乘数取自然对数改进的朴素贝叶斯算法创建恶意应用分类器.通过十折交叉试验验证改进的朴素贝叶斯分类器的准度和精度较高，且通过信息增益优化选择的分类特征在保障准确率的情况下能有效提高检测效率.与k最近邻和k-Means分类器相比，改进的朴素贝叶斯分类器具有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑康锋	北京邮电大学信息安全中心	32	523	12.0	22.0
2	伍淳华	北京邮电大学信息安全中心	17	119	5.0	10.0
3	许艳萍	北京邮电大学信息安全中心	2	79	2.0	2.0
4	侯美佳		1	20	1.0	1.0
5	姚珊		1	20	1.0	1.0