基于Android系统的手机恶意软件检测模型

• 作者: 徐蕾 马晋杨
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: Android系统 恶意软件 数据挖掘 敏感API FP-growth算法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 测试软件工程
• 页码范围: 156-158
• 页数: 3页
• 分类号: TP309.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2016.01.043

摘要

为提高手机应用软件的安全性,提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型;模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘,进而得到恶意软件检测规则;针对检测规则在检测非恶意软件时,产生较高误报率的问题,设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法,算法在数据挖掘的两个步骤中,对敏感API调用加权,利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则,降低了非恶意软件的误报率;实验结果表明,模型对恶意软件检测率达到81.7％,非恶意软件的检错率降低到11.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐蕾	沈阳航空航天大学计算机学院	45	187	8.0	10.0
2	马晋杨	沈阳航空航天大学计算机学院	1	6	1.0	1.0