本文關(guān)鍵詞： 最小距離分類器 安卓 權(quán)限頻率 惡意軟件檢測 數(shù)據(jù)挖掘　出處：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對Android手機(jī)惡意軟件數(shù)目增多,應(yīng)用商店對大批量軟件的安全性檢測難度增大的問題,提出了一種輕量級惡意軟件檢測方案。該方案首先分析了大量惡意軟件和正常軟件樣本的權(quán)限信息,再對權(quán)限頻率特征去冗余,最后利用最小距離分類器進(jìn)行軟件分類。實驗結(jié)果表明該方案的可行性,通過與同級別方案對比,在方案復(fù)雜度和檢測效果上表現(xiàn)出優(yōu)越性,可以應(yīng)用于大規(guī)模惡意軟件的初步檢測。
[Abstract]:In view of the increase in the number of malware in Android mobile phones and the increasing difficulty in detecting the security of large batches of software in application stores, In this paper, a lightweight malware detection scheme is proposed. Firstly, the privilege information of a large number of malware and normal software samples is analyzed, and then the privilege frequency features are removed from redundancy. Finally, the software classification is carried out by using the minimum distance classifier. The experimental results show that the scheme is feasible. Compared with the scheme of the same level, the scheme is superior in complexity and detection effect. It can be applied to the preliminary detection of large-scale malware.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;北京電子科技學(xué)院通信工程系;
【分類號】：TP309;TP316

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 王曉s，

本文編號：1494144