基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测

发布时间：2018-06-25 00:20

  本文选题：误报率 + 恶意应用　； 参考：《通信学报》2017年05期

【摘要】：提出一种新的基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测方法(SigFeedback)。该方法在SVM分类算法的基础上采用启发式规则学习的方式对特征值进行提取,并对检测集中的APK签名信息进行验证筛选,实现了启发式反馈,达到更加准确地检测恶意应用的目的。SigFeedback检测算法具有检测率高、误报率低的特点。最后通过实验显示SigFeedback算法具有较高的效率,且能使误报率从13%降低到3%。
[Abstract]:A new Android malicious application detection method (SigFeedback) based on APK-based signature information feedback is proposed. On the basis of SVM classification algorithm, the feature value is extracted by heuristic rule learning, and the APK signature information in the detection set is verified and filtered, and the heuristic feedback is realized. SigFeedback detection algorithm has the characteristics of high detection rate and low false alarm rate. Finally, experiments show that SigFeedback algorithm has a high efficiency and can reduce the false alarm rate from 13% to 3%.
【作者单位】： 暨南大学信息科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61133014,No.61272413,No.61373158,No.61472165) 广东省应用型科技研发专项基金资助项目(No.2016B010124009)~~
【分类号】：TP309

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本文编号：2063644