基于字节码图像的Android恶意代码家族分类方法

• 作者: 杨益敏 陈铁明
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安卓 恶意代码家族 图像纹理 字节码
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 00066-1-00066-6
• 页数: 1页
• 分类号: TP301
• 字数: 2353字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2016.00066

摘要

面对Android恶意代码高速增长的趋势，提出基于字节码图像的Android恶意代码家族分类方法，通过将Android恶意应用的字节码转化为256阶灰度图形式的字节码图像，利用GIST算法提取图像的纹理特征，并结合随机森林算法对特征进行分类。对常见的14种Android恶意代码家族的样本进行了实验验证，并与DREBIN方法进行比较，实验结果表明，该方法可有效进行Android恶意代码家族分类，具有检测精度高且误报率低的优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈铁明	浙江工业大学计算机科学与技术学院	60	357	11.0	15.0
2	杨益敏	浙江工业大学计算机科学与技术学院	2	19	2.0	2.0