基于特征分析Android恶意应用检测方法的研究

• 作者: 吴凯娇 孙承庭 马文海
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 动态分析 恶意应用 分类器 特征提取
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 113-118
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.04.018

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙承庭	连云港职业技术学院信息工程学院	12	56	3.0	7.0
2	吴凯娇	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	5	2.0	2.0
3	马文海	南京工业大学计算机科学与技术学院	2	5	2.0	2.0