本文選題：誤報(bào)率 + 惡意應(yīng)用��； 參考：《通信學(xué)報(bào)》2017年05期

【摘要】：提出一種新的基于APK簽名信息反饋的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)方法(SigFeedback)。該方法在SVM分類算法的基礎(chǔ)上采用啟發(fā)式規(guī)則學(xué)習(xí)的方式對(duì)特征值進(jìn)行提取,并對(duì)檢測(cè)集中的APK簽名信息進(jìn)行驗(yàn)證篩選,實(shí)現(xiàn)了啟發(fā)式反饋,達(dá)到更加準(zhǔn)確地檢測(cè)惡意應(yīng)用的目的。SigFeedback檢測(cè)算法具有檢測(cè)率高、誤報(bào)率低的特點(diǎn)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)顯示SigFeedback算法具有較高的效率,且能使誤報(bào)率從13%降低到3%。
[Abstract]:A new Android malicious application detection method (SigFeedback) based on APK-based signature information feedback is proposed. On the basis of SVM classification algorithm, the feature value is extracted by heuristic rule learning, and the APK signature information in the detection set is verified and filtered, and the heuristic feedback is realized. SigFeedback detection algorithm has the characteristics of high detection rate and low false alarm rate. Finally, experiments show that SigFeedback algorithm has a high efficiency and can reduce the false alarm rate from 13% to 3%.
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61133014,No.61272413,No.61373158,No.61472165) 廣東省應(yīng)用型科技研發(fā)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(No.2016B010124009)~~
【分類號(hào)】：TP309

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本文編號(hào)：2063644