基于行为的Android恶意软件判定方法及其有效性

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摘要：针对当前Android平台资源受限及恶意软件检测能力不足这一问题,以现有Android安装方式、触发方式和恶意负载方面的行为特征为识别基础,构建了基于ROM定制的Android软件行为动态监控框架,采用信息增益、卡方检验和Fisher Score的特征选择方法,评估了支持向量机（SVM）、决策树、k-邻近（KNN）和朴素贝叶斯（NB）分类器四类算法在Android恶意软件分类检测方面的有效性。通过对20 916个恶意样本及17 086个正常样本的行为日志的整体分类效果进行评估,结果显示,SVM算法在恶意软件判定上准确率可以达到93%以上,误报率低于2%,整体效果最优。可应用于在线云端分析环境和检测平台,满足海量样本处理需求。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94832X/201604/668410953.html

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关键词：Android DROID 恶意软件 有效性 ROI ANDROID 恶意软件特征 动态行为分析 恶意性判定 机器学习