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一种基于特征融合和NLP技术的Android恶意软件分类方法.pdf

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本发明提供了一种基于特征融合和NLP技术的Android恶意软件分类方法。包括:步骤1,将特征集按照十折交叉验证的方法划分为训练集和测试集,使用卡方检验等过滤技术去除符号以及无意义和独立的词;步骤2,使用基于N?gram技术的分词器Tokenizer对语料库进行分词处理,形成对应的特征词集;步骤3,使用特征哈希、序列填充、归一化技术对特征词集进行特征映射,形成特征向量;步骤4,使用特征融合算法Weighted?FeatureFusion对特征向量按位加权后相加,得到最终的融合特征向量;步骤5,将融合特征的训练集输入优化的支持向量机(SVM)进行训练得到Android软件分类模型;步骤6,使用最终得到的分类模型对测试集中的数据进行Android软件类型预测。