面向Android系统安全分析的在线学习算法研究

发布时间：2017-10-27 01:19

  本文关键词：面向Android系统安全分析的在线学习算法研究

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【摘要】：针对当前移动终端使用中存在的安全隐患,研究了一种新的面向Android移动终端的入侵检测算法。首先是在Android平台上收集移动终端内核信息并进行预处理,通过引入快速核密度估计(fast kernel density estimation,Fast KDE)算法对收集到的大规模样本进行压缩,得到数量合理的训练样本,然后结合在线增量学习算法,利用支持向量机(SVM)算法对处理后的数据进行判别以识别出入侵。实验结果表明,该方法极大缩短了训练时间,检测性能逐步达到最佳,具有较好的可扩展性和自提升能力。
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;
【关键词】： Android移动终端 入侵检测 快速核密度估计 支持向量机 在线学习
【基金】：江苏省自然科学基金重点项目(BK2011003) 国家自然科学基金资助项目(61103223)
【分类号】：TN929.53
【正文快照】： 0引言根据市场研究公司IDC发布的数据,截止到2014年第一季度,Android移动终端的市场份额高达78.9%[1]。随着我国3G、4G通信网络服务的迅速发展,基于Android系统的终端在移动互联网上的应用日益丰富,PC机上的互联网应用都可以移植到移动终端上。然而,在Android移动终端与PC机之

【参考文献】

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本文编号：1101309