發(fā)布時(shí)間：2018-03-26 14:19

  本文選題：Android　切入點(diǎn)：支持向量機(jī)　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2015年04期

【摘要】：針對(duì)Android手機(jī)平臺(tái)提出了基于特征加權(quán)K最近鄰支持向量機(jī)(FWKN-SVM)的異常入侵檢測(cè)方法。首先,分析了傳統(tǒng)SVM在實(shí)際應(yīng)用中的局限性,提出了一種基于特征類(lèi)內(nèi)類(lèi)間距離的特征加權(quán)K最近鄰的訓(xùn)練集約減策略。隨后,根據(jù)手機(jī)惡意軟件對(duì)系統(tǒng)造成的影響定義了系統(tǒng)行為,并通過(guò)在A(yíng)ndroid手機(jī)上編寫(xiě)的數(shù)據(jù)采集模塊構(gòu)建測(cè)試集和訓(xùn)練集。最后,利用特征加權(quán)K最近鄰方法進(jìn)行SVM訓(xùn)練集的精簡(jiǎn)和分類(lèi)器的構(gòu)建,并進(jìn)行測(cè)試集預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,FWKN-SVM分類(lèi)方法在A(yíng)ndroid異常入侵檢測(cè)中應(yīng)用效果良好。
[Abstract]:An anomaly intrusion detection method based on feature weighted K-nearest neighbor support vector machine (FWKN-SVM) is proposed for Android mobile platform. Firstly, the limitations of traditional SVM in practical applications are analyzed. In this paper, a training set reduction strategy based on the distance between classes within the feature class is proposed, and then the system behavior is defined according to the influence of mobile phone malware on the system. The test set and training set are constructed by the data acquisition module written on the Android mobile phone. Finally, the feature weighted K-nearest neighbor method is used to simplify the SVM training set and construct the classifier. The simulation results show that the FWKN-SVM classification method is effective in Android anomaly intrusion detection.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：山西省科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)建設(shè)項(xiàng)目(2014091004-0105) 山西省高等學(xué)校教學(xué)改革重點(diǎn)項(xiàng)目(J2013010)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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4 溫U，

本文編號(hào)：1668212