本文選題：移動(dòng)終端 + 電量消耗�。� 參考：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：根據(jù)Android應(yīng)用在運(yùn)行期的耗電時(shí)序波形與聲波信號(hào)類似的特點(diǎn),該文提出了一種基于Mel頻譜倒譜系數(shù)(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)的惡意軟件檢測(cè)算法。首先計(jì)算耗電時(shí)序波形的MFCC,根據(jù)MFCC的分布構(gòu)建Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)。然后采用GMM對(duì)電量消耗進(jìn)行分析,通過對(duì)應(yīng)用軟件的分類處理識(shí)別惡意軟件。實(shí)驗(yàn)證明:應(yīng)用軟件的功能與電量消耗關(guān)系密切,并且基于軟件的電量消耗信息分析可以較準(zhǔn)確地對(duì)移動(dòng)終端的惡意軟件進(jìn)行檢測(cè)。
[Abstract]:According to the similar characteristics of power consumption time series waveform and acoustic signal in Android application, a malware detection algorithm based on Mel frequency cepstral efficient coefficients of Mel spectrum cepstrum is proposed in this paper. Firstly, the MFCC of the power consumption time series waveform is calculated, and the Gauss mixed model is constructed according to the MFCC distribution. The Gaussian mixture model is constructed. Then GMM is used to analyze the consumption of electricity, and the malware is identified by the classification of the application software. The experiment proves that the function of the application software is closely related to the consumption of electricity, and the analysis of the consumption information based on the software can detect the malware of the mobile terminal more accurately.
【作者單位】： 中國(guó)民航大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技重大專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2012ZX03002002) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60776807,61179045) 中國(guó)民航科技基金資助項(xiàng)目(MHRD201009,MHRD201205) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(3122014D033)
【分類號(hào)】：TP309;TP316

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本文編號(hào)：1863112