基于电量消耗的Android平台恶意软件检测

• 作者: 唐瑞文 杨宏宇
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 移动终端 电量消耗 Mel频谱倒谱系数 Gauss混合模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.21.009

摘要

根据Android应用在运行期的耗电时序波形与声波信号类似的特点,该文提出了一种基于Mel频谱倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)的恶意软件检测算法.首先计算耗电时序波形的MFCC,根据MFCC的分布构建Gauss 混合模型(Gaussian mixture model, GMM).然后采用GMM 对电量消耗进行分析,通过对应用软件的分类处理识别恶意软件.实验证明:应用软件的功能与电量消耗关系密切,并且基于软件的电量消耗信息分析可以较准确地对移动终端的恶意软件进行检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏宇		76	504	13.0	19.0
2	唐瑞文		2	1	1.0	1.0