基于随机森林的Android恶意软件检测方法研究

基于随机森林的Android恶意软件检测方法研究

宋鑫; 赵楷; 张琳琳; 方文波

【期刊名称】《《信息网络安全》》 【年(卷),期】2019(000)009

【摘要】文章基于随机森林提出一种Android恶意软件检测方法.以Android的权限作为特征定义了有效权限,利用数据挖掘算法中的支持度和关联规则对权限进行分析,实现有效权限识别.文章构建了随机森林分类器,将有效权限矩阵作为分类器的输入进行训练和测试.实验结果表明,文中方法的检测结果准确率达到92.84％,F值达到93.05％,明显优于其他检测模型. 【总页数】5页(1-5)

【关键词】Android恶意软件检测; 有效权限; 关联规则; 随机森林 【作者】宋鑫; 赵楷; 张琳琳; 方文波

【作者单位】国防科技大学计算机学院 湖南长沙410073; 新疆大学网络空间安全学院 新疆乌鲁木齐830046; 新疆大学信息科学与工程学院 新疆乌鲁木齐830046; 新疆大学软件学院 新疆乌鲁木齐830008 【正文语种】中文 【中图分类】TP309 【相关文献】

1.基于随机森林的Android恶意软件检测方法 [J], 陈苏婷; 王军华; 张艳艳 2.一种在Spark框架下的基于改进随机森林的Android恶意软件检测方法 [J], 张勇敢; 李海霞

3.基于改进随机森林算法的Android恶意软件检测 [J], 杨宏宇; 徐晋

4.改进随机森林算法在Android恶意软件检测中的应用 [J], 吴非; 吴向前; 陈晓燕

5.基于随机森林的Android恶意应用检测研究 [J], 孙强强

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