基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法

发布时间：2017-12-05 03:09

  本文关键词：基于贝叶斯网络的Android恶意行为检测方法

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【摘要】：Android操作系统是市场占有率最高的移动操作系统,基于Android平台的恶意软件也呈现爆发式的增长,而目前仍然没有有效的手段进行Android恶意行为的检测,通过分析Android恶意行为的特点,采用基于贝叶斯网络的机器学习算法进行Android恶意行为的检测,通过静态分析的方法进行Android文件静态特征的提取,将Android恶意应用的静态分析与贝叶斯网络相结合,最后通过使用提出的方法构建贝叶斯网络模型,通过实验验证了提出的Android恶意行为检测模型的有效性。
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;黑龙江省国防科学技术研究院;
【基金】：黑龙江省国防科学技术研究院项目(No.20150309) 黑龙江省自然科学基金面上项目(No.F201406) 黑龙江省青年科学基金(No.QC2014C067) 黑龙江博士后科研启动基金(No.LBH-Q14056)
【分类号】：TP316;TP309
【正文快照】： 1引言 近几年是移动互联网快速发展的几年,智能移动终端设备得到快速的普及,成为人们生活必不可少的一部分,除了传统的拨打电话、发送短信以外,人们还用移动终端设备浏览网页、收发邮件、存储个人信息、在线支付以及其他娱乐活动。最近几年,移动终端技术发展十分迅速,功能也

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