基于改进随机森林算法的Android恶意软件检测

发布时间：2018-05-18 11:50

  本文选题：随机森林 + 加权投票　； 参考：《通信学报》2017年04期

【摘要】：针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model)。IRFCM选取Android Manifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择,然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。
[Abstract]:In view of the fact that the voting principle of random forest random forestalgorithm can not distinguish the difference between strong classifier and weak classifier, an improved weighted voting method is proposed. An improved stochastic forest classification model for detecting Android malware is proposed. IRFCM improved random forest classification model).IRFCM selects Permission information and Intent information in Android Manifest.xml files as feature attributes and optimizes them. Then the model is used to detect and classify the final generated feature vectors. The experimental results under Weka environment show that IRFCM has better classification accuracy and efficiency.
【作者单位】： 中国民航大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家科技重大专项基金资助项目(No.2012ZX03002002) 中国民航科技基金资助项目(No.MHRD201009,No.MHRD201205)~~
【分类号】：TP309;TP316

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1905727