基于快速稀疏贝叶斯模型的安卓恶意软件识别方法

• 作者: 丁哲 刘宁 宋宁静 张峰凌 张欣媛
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 恶意软件检测 快速稀疏贝叶斯模型 安卓 遗传算法
• 年，卷（期）: 2019,（27）
• 所属期刊栏目: 信息数据与电子工程
• 页码范围: 68
• 页数: 1页
• 字数: 1750字
• 语种: 中文

摘要

本文一种基于快速稀疏贝叶斯模型算法的安卓恶意行为软件识别方法及系统,将Dalvik序列转变为由字母表示的opcode序列;分别提取应用程序的3-gram序列的概率;使用稀疏贝叶斯学习算法进行模型训练;在使用稀疏贝叶斯算法中,使用GA-PSO的混合算法对对准参数进行寻优,利用遗传算法与粒子群算法的全局迅速搜索特性,在有限的时间内获取到足够好的对准参数;使用训练好的模型进行未知Android应用程序的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张欣媛	成都信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0
2	刘宁	成都信息工程大学网络空间安全学院	4	0	0.0	0.0
3	丁哲	成都信息工程大学网络空间安全学院	3	0	0.0	0.0
4	宋宁静	成都信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0
5	张峰凌	成都信息工程大学网络空间安全学院	1	0	0.0	0.0