基于最小距离分类器的Android恶意软件检测方案

• 作者: 何文才 刘培鹤 刘畅 闫翔宇
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 最小距离分类器 安卓 权限频率 恶意软件检测 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 2184-2188
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.058

摘要

针对Android手机恶意软件数目增多,应用商店对大批量软件的安全性检测难度增大的问题,提出了一种轻量级恶意软件检测方案.该方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息,再对权限频率特征去冗余,最后利用最小距离分类器进行软件分类.实验结果表明该方案的可行性,通过与同级别方案对比,在方案复杂度和检测效果上表现出优越性,可以应用于大规模恶意软件的初步检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何文才	西安电子科技大学通信工程学院	27	122	6.0	9.0
5	刘培鹤	北京电子科技学院通信工程系	45	153	7.0	9.0
6	刘畅	西安电子科技大学通信工程学院	7	45	4.0	6.0
7	闫翔宇	西安电子科技大学通信工程学院	3	17	3.0	3.0