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基于随机森林的Android恶意软件检测方法 认领 引用 被引量：5
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作者 陈苏婷 王军华 张艳艳 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2374-2378,共5页
为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属... 为提高Android恶意软件检测准确率,针对现有方法对关联权限研究存在的不足,提出一种基于随机森林的恶意软件检测方法。提取特征权限,通过PFP_Tree算法挖掘关联权限;在卡方检验筛选恶意性关联权限的基础上,将每个恶意关联权限作为一个属性加入随机森林训练,构建随机森林分类器检测未知恶意软件。实验结果表明了该方法的有效性与可行性,其检测准确率比其它方法更高,该方法从关联权限恶意度的角度为恶意软件的检测提供了新思路。 展开更多
关键词 Android系统 恶意软件检测 关联权限 随机森林 PFP_Tree算法
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