安卓恶意软件的计算机免疫检测模型

• 作者: 梁意文 王新新 谭成予
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 安卓恶意软件 静态特征 动态特征DCA
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 307-312
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.058

摘要

安卓系统因其开放性的特点导致恶意软件泛滥,现有方法多考虑静态或动态单方面特征,判别算法多依赖于学习样本,且准确率有一定的限制.为解决上述问题,提出结合安卓软件的静态权限特征与动态行为特征的计算机免疫恶意软件检测模型.结合静态权限特征与动态行为特征,构建安卓软件的特征体系,经预处理后映射为树突状细胞算法DCA(Dendritic Cell Algorithm)的各类信号,使用无需样本学习的轻量级算法DCA进行恶意软件检测.实验证明该模型可以有效检测恶意软件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁意文	武汉大学计算机学院	65	396	13.0	17.0
2	谭成予	武汉大学计算机学院	17	50	3.0	6.0
3	王新新	武汉大学计算机学院	2	7	1.0	2.0