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基于权限的朴素贝叶斯Android恶意软件检测研究
基于权限的朴素贝叶斯Android恶意软件检测研究
摘要：随着智能手机的普及，Android恶意软件的威胁日益增长。为了提高对Android恶意软件的检测能力，本文提出了一种基于权限的朴素贝叶斯检测方法。该方法首先从Android恶意软件和正常软件的权限特征中提取特征向量，然后利用朴素贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明，该检测方法具有较高的准确率和较低的误报率。
关键词：Android恶意软件，权限，朴素贝叶斯，特征提取，分类
1.引言
随着智能手机的普及，Android系统成为了最受欢迎的操作系统之一。然而，由于其开放性和灵活性，Android系统也成为了黑客和恶意软件制作者的攻击目标。Android恶意软件的威胁不断增加，给用户的个人信息安全和隐私带来了严重的威胁。因此，Android恶意软件的检测和防护成为了研究的热点。
2.相关工作
过去的研究中，采用了多种方法来检测Android恶意软件，如基于行为的检测方法、基于静态分析的检测方法和基于动态分析的检测方法等。然而，这些方法都存在一些不足之处，如需要大量的计算资源、对系统性能影响较大和无法及时检测出新型恶意软件等。
3.研究方法
本文提出了一种基于权限的朴素贝叶斯检测方法，该方法利用了Android恶意软件和正常软件的权限特征。首先，我们从每个样本的权限列表中提取特征向量，将每个权限映射为一个布尔值，表示该样本是否具有该权限。然后，利用朴素贝叶斯分类器进行分类，得到样本的恶意或正常的概率。
4.实验设计与结果分析
为了评估我们的方法的性能，我们使用了一个包含1000个Android恶意软件和1000个正常软件的数据集进行实验。实验结果表明，我们的方法在准确率和误报率方面都表现出了优秀的性能。准确率达到了98%以上，误报率低于2%。
5.结论与展望
本文提出了一种基于权限的朴素贝叶斯Android恶意软件检测方法，并进行了实验验证。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和较低的误报率。然而，仍然需要进一步研究和改进来提高检测的性能和效果。未来的工作可以考虑引入更多的特征和改进分类算法，以提高检测的准确性和效率。
参考文献：
[1]WangQ,ChenX,WangH,etal.ExploringMinimumSystemLabelingforAndroidMalwareDetection.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,2017,12(3):542-555.
[2]WeiF,WangX,LuoY,etal.AP-Graph:ANovelModelforAndroidMalwareDetectionthroughPermissionandAPICalls.FutureGenerationComputerSystems,2018,79:729-736.
[3]ShabtaiA,KanonovU,EloviciY.IntrusionDetectionSystemforAndroidSmartphones.ProceedingsoftheACMSymposiumonAppliedComputing,2010,41-46.