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InterDroid:面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法
被引量：
10
1
作者
张炳
文峥
+1 位作者
魏筱瑜
任家东
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期2456-2474,共19页
针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意...
针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意软件分析报告引入权限、API包名、意图、Dalvik字节码4种特征.并通过自动化机器学习算法TPOT(tree-based tipeline optimization tool)获得InterDroid训练及对比算法,从而摒弃传统方法中繁复的模型选择与参数调整过程.其后,融入模型解释算法SHAP(shapley additive explanations)改进传统的特征包装方法,从而获得对分类结果具有高贡献度的特征组合用于检测模型训练.最后,通过曼惠特尼U(Mann-Whitney U,MWU)与机器学习模型的双重检验证明概念漂移现象在Android恶意软件检测中的存在性.并基于联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)算法提高检测模型对新时期Android恶意软件的检测准确率.实验表明:InterDroid筛选出的特征组合具备稳定性与可解释性.同时,InterDroid中的特征迁移模块可将自身对2019年、2020年新兴Android恶意软件的检测准确率分别提高46%,44%.
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关键词
Android恶意软件检测
可解释性
概念漂移
特征迁移
自动化机器学习
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职称材料
题名
InterDroid:面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法
被引量：
10
1
作者
张炳
文峥
魏筱瑜
任家东
机构
燕山大学信息科学与
工程
学院
河北省软件
工程
重点实验室(燕山大学)
中国五洲工程设计研究院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期2456-2474,共19页
基金
国家自然科学基金项目(61802332,61807028,61772449)
燕山大学博士基金项目(BL18012)。
文摘
针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意软件分析报告引入权限、API包名、意图、Dalvik字节码4种特征.并通过自动化机器学习算法TPOT(tree-based tipeline optimization tool)获得InterDroid训练及对比算法,从而摒弃传统方法中繁复的模型选择与参数调整过程.其后,融入模型解释算法SHAP(shapley additive explanations)改进传统的特征包装方法,从而获得对分类结果具有高贡献度的特征组合用于检测模型训练.最后,通过曼惠特尼U(Mann-Whitney U,MWU)与机器学习模型的双重检验证明概念漂移现象在Android恶意软件检测中的存在性.并基于联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)算法提高检测模型对新时期Android恶意软件的检测准确率.实验表明:InterDroid筛选出的特征组合具备稳定性与可解释性.同时,InterDroid中的特征迁移模块可将自身对2019年、2020年新兴Android恶意软件的检测准确率分别提高46%,44%.
关键词
Android恶意软件检测
可解释性
概念漂移
特征迁移
自动化机器学习
Keywords
Android malware detection
interpretability
concept drift
feature-representation transfer
automated machine learning
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
InterDroid:面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法
张炳
文峥
魏筱瑜
任家东
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2021
10
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