一种基于支持向量机的安卓恶意软件新型检测方法

• 作者: 刘新宇 张超钦 王振龙 胡光武
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 安卓操作系统 恶意软件检测 系统调用 支持向量机 马尔可夫链
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 292-298
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 字数: 6932字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.10.052

摘要

针对安卓操作系统(Android)恶意软件检测问题,在总结现有检测方法的基础上,提出一种基于马尔可夫(Markov)链及支持向量机SVM的检测方法.该方法把应用程序(App)对安卓操作系统功能的调用序列当作离散时间Markov链,通过统计相邻系统调用对的出现频率来计算状态转移概率矩阵.把转移概率矩阵转化为特征向量,作为SVM的输入进行训练和检测,从而判定App的性质.因Markov链考虑了系统调用之间的关联关系,因此较传统检测方案,该方案利用系统调用序列能更好地刻画了App的动态行为.实验结果表明,与现有的检测方法相比,该方法显著提高了检测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张超钦		16	37	3.0	6.0
3	胡光武	深圳信息职业技术学院计算机学院	5	35	4.0	5.0
9	王振龙	清华大学深圳研究生院	1	4	1.0	1.0
10	刘新宇		1	4	1.0	1.0