基于Android恶意软件检测技术的研究

• 作者: 刘钊远 田瑞凡
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: Android恶意软件 静态检测 动态检测 混合特征 分类算法
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 556-560,579
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.03.029

摘要

近年来,随着Android智能终端的普及,人们在享受其所带来的便利的同时,也越来越多的受到各类恶意软件的攻击.因此,为了减小用户遭受威胁的可能性,论文就恶意吸费、隐私窃取及资费消耗这三类软件进行研究,提出一种基于混合特征的Android恶意软件检测方法,结合动态检测方法和静态检测方法,构造出一种混合特征集,然后选用多种分类算法对该混合特征集进行分类,根据比较结果,选定一种最优的分类方法,提高用户使用软件的安全性.通过实验仿真,结果表明该方法在恶意软件检测中应用效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘钊远	西安邮电大学计算机学院	29	156	6.0	11.0
2	田瑞凡	西安邮电大学计算机学院	1	1	1.0	1.0