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基于随机森林的Android恶意软件检测方法研究

作者:宋鑫; 赵楷; 张琳琳; 方文波 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
android恶意软件检测   有效权限   关联规则   随机森林  

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。

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