基于支持向量机的Android恶意软件静态检测技术的研究

• 作者: 王晴 苗发彪
• 来源期刊: 网络空间安全
• 关键词: Android 恶意软件 支持向量机 静态检测
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 前沿技术
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 字数: 2073字
• 语种: 中文

摘要

随着Android系统的流行与普及,Android软件的种类和数目激增,但是其中存在着不少窃取用户隐私、恶意扣费的软件.因此,Android恶意软件的检测技术一直是人们关注和研究的热点.论文在介绍支持向量机以及Android恶意软件检测后,将二者有效地结合,构建由权限、监听的系统事件、敏感API以及权限率组成的特征向量,并且建立了基于支持向量机的Android恶意软件静态检测模型.最后,论文通过模型的测试验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晴	中国矿业大学计算机科学与技术学院	8	26	3.0	5.0
2	苗发彪	中国矿业大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0