基于改进随机森林算法的Android恶意软件检测

• 作者: 徐晋 杨宏宇
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林 加权投票 恶意软件 分类检测
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 8-16
• 页数: 9页
• 分类号: TP309
• 字数: 6314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017073

摘要

针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model).IRFCM选取AndroidManifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择,然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类.Weka环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏宇	中国民航大学计算机科学与技术学院	76	504	13.0	19.0
2	徐晋	中国民航大学计算机科学与技术学院	2	30	2.0	2.0