本文選題：誤報率 + 惡意應用　； 參考：《通信學報》2017年05期

【摘要】：提出一種新的基于APK簽名信息反饋的Android惡意應用檢測方法(SigFeedback)。該方法在SVM分類算法的基礎上采用啟發(fā)式規(guī)則學習的方式對特征值進行提取,并對檢測集中的APK簽名信息進行驗證篩選,實現(xiàn)了啟發(fā)式反饋,達到更加準確地檢測惡意應用的目的。SigFeedback檢測算法具有檢測率高、誤報率低的特點。最后通過實驗顯示SigFeedback算法具有較高的效率,且能使誤報率從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%.
【作者單位】： 暨南大學信息科學技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61133014,No.61272413,No.61373158,No.61472165) 廣東省應用型科技研發(fā)專項基金資助項目(No.2016B010124009)~~
【分類號】：TP309

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本文編號：2063644