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基于MSVM算法的Android恶意应用检测研究
基于MSVM算法的Android恶意应用检测研究
摘要：
随着智能手机的普及，移动应用的数量不断增加，其中恶意应用的风险也随之提高。为了保护用户的隐私和安全，Android恶意应用检测成为了一个重要的研究方向。本文基于多核支持向量机（Multiple-kernelSupportVectorMachine，简称MSVM）算法，对Android恶意应用进行了研究。
关键词：Android恶意应用，MSVM算法，移动应用安全
1.Introduction
随着智能手机的普及，Android平台上的移动应用数量急剧增加，并且其中不乏一些恶意应用，如木马、病毒、钓鱼软件等，会给用户的隐私和数据带来严重威胁。因此，对于Android恶意应用的检测研究变得至关重要。本文针对Android恶意应用检测问题，提出了一种基于MSVM算法的检测方法。
2.相关工作
现有的Android恶意应用检测方法可以分为基于静态特征和基于动态特征两类。基于静态特征的方法主要通过分析应用的权限、API调用序列等进行检测。基于动态特征的方法则会监控应用的行为和系统调用等相关信息。虽然这些方法都取得了一定的成果，但是仍然存在着一些问题，如特征选择困难、检测准确率不高等。
3.MSVM算法介绍
MSVM算法是一种多核学习方法，将多个核函数进行线性组合，提高了分类的准确性。该算法通过将输入数据映射到高维特征空间中，从而解决非线性分类问题。在本文中，我们使用了多个核函数，如线性核、多项式核和高斯核，将它们进行组合得到分类模型。
4.Android恶意应用检测方法
本文提出的Android恶意应用检测方法主要分为以下几个步骤：首先，我们通过动态获得的应用行为和系统调用信息提取出特征向量；然后，我们使用MSVM算法对特征向量进行训练和分类；最后，根据分类结果判断应用是否为恶意应用。
5.实验结果与分析
我们选取了1000个包括恶意应用和正常应用在内的样本进行实验，结果表明，我们提出的检测方法相比于传统方法，在恶意应用检测方面有着更高的准确率和召回率。
6.结论与展望
本文基于MSVM算法提出了一种Android恶意应用的检测方法，并通过实验证明了其有效性。然而，当前的方法还存在着一些局限性，如训练时间较长、特征选择不够准确等。因此，未来的工作可以进一步改进算法性能，提高检测效果，并且可以考虑结合其他机器学习算法进行优化。
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