基于特征贡献度的安卓恶意应用检测.docx

基于特征贡献度的安卓恶意应用检测
基于特征贡献度的安卓恶意应用检测
摘要：
随着安卓应用市场的快速发展，恶意应用的数量也不断增加，给用户的安全带来了威胁。传统的恶意应用检测方法主要基于特征提取和机器学习算法，但在处理复杂的安卓恶意应用时效果有限。为了提高恶意应用检测的准确性和效率，本文提出了一种基于特征贡献度的方法。通过计算每个特征对恶意应用检测的贡献度，筛选出主要的特征，从而提高恶意应用检测的准确性和效率。
1.引言
近年来，随着智能手机的普及，安卓应用市场迅速增长。然而，随之而来的是恶意应用的数量也不断增加，给用户的安全带来了威胁。恶意应用可能会窃取用户的个人信息，导致财产的损失，或者用于进行网络攻击。因此，恶意应用的检测变得非常重要。
2.相关工作
传统的安卓恶意应用检测方法主要基于特征提取和机器学习算法。特征提取的方法包括静态分析和动态分析，常用的特征包括权限、代码行为、API调用等。机器学习算法包括支持向量机、决策树和神经网络等。虽然这些方法在一定程度上可以检测恶意应用，但在处理复杂的恶意应用时效果有限。
3.方法
为了提高恶意应用检测的准确性和效率，本文提出了一种基于特征贡献度的方法。首先，利用静态和动态分析方法提取恶意应用的特征。然后，通过计算每个特征对恶意应用检测的贡献度，筛选出主要的特征。最后，利用机器学习算法进行恶意应用的分类。
3.1特征提取
特征提取是恶意应用检测的关键步骤。本文利用静态和动态分析方法，提取恶意应用的特征。静态分析主要包括权限分析、代码行为分析和API调用分析。动态分析主要包括模拟运行和监控应用的行为。通过综合应用的静态和动态特征，可以更全面地检测恶意应用。
3.2特征贡献度计算
针对提取的特征，本文计算每个特征对恶意应用检测的贡献度。贡献度可以通过信息增益或相关关系进行计算。信息增益反映了特征对分类的贡献程度，相关关系反映了特征与分类的相关性。通过计算每个特征的贡献度，可以筛选出对恶意应用检测最重要的特征。
3.3机器学习分类
在特征贡献度计算后，本文利用机器学习算法进行恶意应用的分类。常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树和神经网络等。通过整合主要特征和机器学习算法，可以实现高效准确的恶意应用检测。
4.实验与结果
为了验证基于特征贡献度的安卓恶意应用检测方法的有效性，本文进行了一系列实验。实验使用了包含恶意应用和正常应用的数据集。结果表明，基于特征贡献度的方法在恶意应用检测中具有较高的准确性和效率。
5.结论
本文提出了一种基于特征贡献度的安卓恶意应用检测方法。通过计算每个特征对恶意应用检测的贡献度，筛选出主要的特征，从而提高恶意应用检测的准确性和效率。实验证明，该方法在恶意应用检测中具有较高的准确性和效率，有望应用于实际安全系统中。
参考文献：
[1]ZhouM,JiangJ,MaY,etal.UnderstandingAndroidmalwareusingpathandAPIcalls[J].JournalofComputerVirologyandHackingTechniques,2012,8(4):265-279.
[2]WeiF,LiuJ,ZouH,etal.AndroidmalwaredetectionusingweightedpermissionandAPIcall[J].JournalofComputerVirologyandHackingTechniques,2016,12(1):1-11.
[3]LiWJ,LiuZ,ZhangK,etal.AdynamicfeaturesbasedAndroidmalwaredetectionmethod[J].JournalofComputerVirologyandHackingTechniques,2016,12(2):115-125.