| 基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大?。?span>322 K | |
| 標(biāo)簽： 惡意軟件檢測(cè) 特征工程 特征生成 | |
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| 文檔介紹：針對(duì)傳統(tǒng)特征工程中需要大量專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)和人力的不足，研究了基于特征生成方法的Android惡意軟件檢測(cè)方法?；赨C Berkeley的ExploreKit自動(dòng)特征生成方法，通過(guò)對(duì)原始特征計(jì)算獲得大量候選特征，根據(jù)候選特征的元特征預(yù)測(cè)其性能并進(jìn)行評(píng)估排序，使用貪心算法從中選出能夠提升模型性能的新特征。從APK中提取了敏感API、危險(xiǎn)權(quán)限等多種特征，在根據(jù)信息增益對(duì)特征進(jìn)行篩選后，輸入到特征生成框架中，使用C4.5、SVM和隨機(jī)森林等作為分類(lèi)模型。實(shí)驗(yàn)證明，該方法使錯(cuò)誤率平均降低了24.6%，準(zhǔn)確率達(dá)到了96.5%，曲線下面積(Area Under Curve，AUC)達(dá)到了0.99。 | |
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