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基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法
被引量：
5
1
作者
崔艳鹏
颜波
胡建伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第9期321-326,共6页
随着Android版本的不断更替,以及恶意软件的代码混淆技术的发展,主流的静态检测方法开始面临检测效率逐年下降的问题。针对上述问题,提出一种基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法。该方法采用API包名、混淆名和自定义名来抽象...
随着Android版本的不断更替,以及恶意软件的代码混淆技术的发展,主流的静态检测方法开始面临检测效率逐年下降的问题。针对上述问题,提出一种基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法。该方法采用API包名、混淆名和自定义名来抽象API调用序列,使得抽象出来的序列不依赖API版本,同时又包含混淆代码特征,具有更好的容错性。在此基础上,计算抽象API调用序列之间的转移概率矩阵作为分类特征,采用RandomForest分类算法进行恶意软件检测。实验结果表明,该方法对API版本依赖性小,且判别准确率高于一般使用API调用序列作为特征的判别方法,从而能更有效地检测未知应用软件的恶意性。
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关键词
ANDROID
恶意软件检测
抽象api调用序列
代码混淆
RandomForest
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题名
基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法
被引量：
5
1
作者
崔艳鹏
颜波
胡建伟
机构
西安电子科技大学网络与信息安全学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2019年第9期321-326,共6页
文摘
随着Android版本的不断更替,以及恶意软件的代码混淆技术的发展,主流的静态检测方法开始面临检测效率逐年下降的问题。针对上述问题,提出一种基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法。该方法采用API包名、混淆名和自定义名来抽象API调用序列,使得抽象出来的序列不依赖API版本,同时又包含混淆代码特征,具有更好的容错性。在此基础上,计算抽象API调用序列之间的转移概率矩阵作为分类特征,采用RandomForest分类算法进行恶意软件检测。实验结果表明,该方法对API版本依赖性小,且判别准确率高于一般使用API调用序列作为特征的判别方法,从而能更有效地检测未知应用软件的恶意性。
关键词
ANDROID
恶意软件检测
抽象api调用序列
代码混淆
RandomForest
Keywords
Android
Malware detection
Abstract
api
call sequences
Obfuscated code
RandomForest
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于抽象API调用序列的Android恶意软件检测方法
崔艳鹏
颜波
胡建伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2019
5
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