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摘要:
随着Android操作系统的广泛应用,基于Android平台的应用程序的数量日益增长.如何有效地识别恶意软件,对保护手机的安全性至关重要.提出了基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法,该方法通过反编译apk文件来提取权限特征和API特征,并将两者相结合作为一个整体的特征集合.在此基础上,采用分类算法进行恶意软件的甄别.实验结果表明,该方法的判别准确率高于权限集合或API集合单独作为特征的判别方法,从而能更加有效地检测Android恶意应用程序.
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Android恶意软件检测方法研究综述
恶意软件检测
特征
机器学习
混淆矩阵
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 API 权限 特征集合 Android应用 恶意软件检测
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 NASAC 2015
研究方向 页码范围 135-139
页数 5页 分类号 TP309
字数 5235字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.04.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 虞慧群 华东理工大学信息科学与工程学院 113 814 14.0 24.0
2 范贵生 华东理工大学信息科学与工程学院 47 341 10.0 17.0
传播情况
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引文网络
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2020(10)
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  • 二级引证文献(6)
研究主题发展历程
节点文献
API
权限
特征集合
Android应用
恶意软件检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导