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基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法 被引量：47
1
作者 杨欢 张玉清 +1 位作者 胡予濮 刘奇旭 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期106-115,共10页
Android应用所申请的各个权限可以有效反映出应用程序的行为模式,而一个恶意行为的产生需要多个权限的配合,所以通过挖掘权限之间的关联性可以有效检测未知的恶意应用。以往研究者大多关注单一权限的统计特性,很少研究权限之间关联性的... Android应用所申请的各个权限可以有效反映出应用程序的行为模式,而一个恶意行为的产生需要多个权限的配合,所以通过挖掘权限之间的关联性可以有效检测未知的恶意应用。以往研究者大多关注单一权限的统计特性,很少研究权限之间关联性的统计特性。因此,为有效检测Android平台未知的恶意应用,提出了一种基于权限频繁模式挖掘算法的Android恶意应用检测方法,设计了能够挖掘权限之间关联性的权限频繁模式挖掘算法—PApriori。基于该算法对49个恶意应用家族进行权限频繁模式发现,得到极大频繁权限项集,从而构造出权限关系特征库来检测未知的恶意应用。最后,通过实验验证了该方法的有效性和正确性,实验结果表明所提出的方法与其他相关工作对比效果更优。 展开更多
关键词 频繁模式 数据挖掘 恶意应用检测 权限特征 ANDROID系统
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基于权限相关性的Android恶意软件检测 被引量：37
2
作者 张锐 杨吉云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第5期1322-1325,共4页
针对Android平台恶意软件检测需求和Android权限特征冗余的问题,提出一套从权限相关性角度快速检测恶意软件的方案。采用卡方检验计算各权限属性对于分类结果的影响大小,去除冗余权限特征,再对权限属性聚类,提取代表性权限特征,进一步... 针对Android平台恶意软件检测需求和Android权限特征冗余的问题,提出一套从权限相关性角度快速检测恶意软件的方案。采用卡方检验计算各权限属性对于分类结果的影响大小,去除冗余权限特征,再对权限属性聚类,提取代表性权限特征,进一步减少冗余。最后利用基于不同权限特征权重的改进朴素贝叶斯算法进行软件分类。在收集的2000个软件样本上进行了实验,恶意软件漏检率为10.33%,总体预测准确率达到88.98%。实验结果表明,该方案利用少量权限特征,能够初步检测Android应用软件是否有恶意倾向,为深入判断分析提供参考依据。 展开更多
关键词 权限 特征选取 贝叶斯分类 检测
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基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法 被引量：20
3
作者 邵舒迪 虞慧群 范贵生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期135-139,共5页
随着Android操作系统的广泛应用,基于Android平台的应用程序的数量日益增长。如何有效地识别恶意软件,对保护手机的安全性至关重要。提出了基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法,该方法通过反编译apk文件来提取权限特征和AP... 随着Android操作系统的广泛应用,基于Android平台的应用程序的数量日益增长。如何有效地识别恶意软件,对保护手机的安全性至关重要。提出了基于权限和API特征结合的Android恶意软件检测方法,该方法通过反编译apk文件来提取权限特征和API特征,并将两者相结合作为一个整体的特征集合。在此基础上,采用分类算法进行恶意软件的甄别。实验结果表明,该方法的判别准确率高于权限集合或API集合单独作为特征的判别方法,从而能更加有效地检测Android恶意应用程序。 展开更多
关键词 API 权限 特征集合 ANDROID应用 恶意软件检测
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基于权限与敏感API的恶意程序检测方法 被引量：3
4
作者 盛超 魏盛娜 《电脑知识与技术》 2017年第11X期67-69,共3页
由于Android系统开源的特性,基于Android系统的手机很容易成为攻击对象,给用户造成不必要的损失。为了解决这一问题,该文提出一种基于权限特征和敏感API的朴素贝叶斯分类检测方法。该方法克服了朴素贝叶斯分类算法中特征属性之间是假设... 由于Android系统开源的特性,基于Android系统的手机很容易成为攻击对象,给用户造成不必要的损失。为了解决这一问题,该文提出一种基于权限特征和敏感API的朴素贝叶斯分类检测方法。该方法克服了朴素贝叶斯分类算法中特征属性之间是假设相互独立的前提条件。通过提取Android应用程序配置文件的权限标签以及源代码中的敏感API组成混合特征集,然后应用信息增益和卡方检验组合算法,减少冗余数据,得到适合朴素贝叶斯分类算法的样本集。最后使用朴素贝叶斯分类算法进行分类。实验结果证明,该方法能较好地提高恶意程序检测率,降低误报率。 展开更多
关键词 权限特征 敏感API 恶意程序 朴素贝叶斯分类算法
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基于数据挖掘的Android恶意软件静态检测技术 被引量：1
5
作者 陈鹏 戴涛 +1 位作者 钟伟杰 陈华军 《信息工程大学学报》 2018年第3期379-384,共6页
利用恶意软件同种族相似性原理,静态分析Android应用配置文件与Java源文件,设计实现了Android恶意代码静态检测系统。提取Android应用权限及组件信息,基于恶意代码行为与组件对应关系,挖掘发现同种族恶意软件权限关联性,定义可疑组件规... 利用恶意软件同种族相似性原理,静态分析Android应用配置文件与Java源文件,设计实现了Android恶意代码静态检测系统。提取Android应用权限及组件信息,基于恶意代码行为与组件对应关系,挖掘发现同种族恶意软件权限关联性,定义可疑组件规则判定可疑组件,分析可疑组件恶意行为入口点;提取系统调用API序列,以子图形式描述恶意代码行为模式,并利用AGM算法对同种族恶意软件的行为子图进行频繁模式挖掘。通过构造同族恶意软件频繁权限簇和频繁行为子图关系特征库检测未知的恶意应用。实验结果表明,系统对Android恶意应用软件的识别检测具有较好的效果。 展开更多
关键词 恶意应用检测 权限特征 组件特征 行为模式 数据挖掘
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基于Stacking的Android恶意检测方法研究 被引量：1
6
作者 董克源 徐建 《计算机与数字工程》 2019年第5期1184-1188,共5页
针对单一的数据挖掘算法对安卓恶意应用检测精度低的问题,论文提出了一种基于Stacking的Android恶意检测方法。该方法以安卓应用为研究对象,采用改进的特征提取方法来提取权限特征,训练多种基分类模型。最后,采用集成学习的思想,融合每... 针对单一的数据挖掘算法对安卓恶意应用检测精度低的问题,论文提出了一种基于Stacking的Android恶意检测方法。该方法以安卓应用为研究对象,采用改进的特征提取方法来提取权限特征,训练多种基分类模型。最后,采用集成学习的思想,融合每一种分类模型产生的分类结果,训练新的分类模型。针对应用市场的真实应用的测试检测和分析结果表明:基于Stacking的Android恶意检测方法能提高恶意应用检测精度。 展开更多
关键词 ANDROID 恶意检测 权限特征 分类 Stacking方法
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基于数据挖掘的Android恶意应用检测方法的研究
7
作者 李秀 陆南 《计算机与数字工程》 2019年第12期3089-3094,共6页
随着Android恶意应用的数量越来越多,危害越来越大,提出一种行之有效的恶意应用检测方法也越来越紧迫。Android权限是静态检测中最为有效的特征,但由于其种类繁多,且每个权限对分类的贡献大小不一,因此,选择对分类贡献明显的权限尤为重... 随着Android恶意应用的数量越来越多,危害越来越大,提出一种行之有效的恶意应用检测方法也越来越紧迫。Android权限是静态检测中最为有效的特征,但由于其种类繁多,且每个权限对分类的贡献大小不一,因此,选择对分类贡献明显的权限尤为重要。针对此问题,论文提出了一种结合Relief算法和Apriori算法的特征选择方法--RApriori。该方法利用Relief算法对Android权限去冗余,进行一次特征选择;然后利用Apriori算法对去冗余后的权限关联挖掘,进行二次特征选择。最后,利用随机森林算法对经特征选择后的权限分类建模。通过实验验证该方法的有效性和可行性,实验结果表明,RApriori方法的恶意应用检测率达到90%,而误报率仅为9%。 展开更多
关键词 Android权限 特征选择 RELIEF算法 APRIORI算法 随机森林算法
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基于心导管室信息管理系统影像数据安全机制的研究和设计 被引量：8
8
作者 周轩 刘宇轩 彭勇 《中国医疗设备》 2020年第4期79-82,共4页
目的为提高医疗数据安全、保护患者隐私,我们需要建立影像数据安全防护新机制。方法构架管理层级权限,运用面部特征识别和身份证识别的效验技术。结果实现了5级权限管理,建立起双重验证安全技术下的用户数据使用记录机制。结论心导管室... 目的为提高医疗数据安全、保护患者隐私,我们需要建立影像数据安全防护新机制。方法构架管理层级权限,运用面部特征识别和身份证识别的效验技术。结果实现了5级权限管理,建立起双重验证安全技术下的用户数据使用记录机制。结论心导管室信息管理系统层级清晰,所有的影像数据可以被安全、准确的调阅及获取,并可追根溯源,高效地服务于临床、教学和科研工作。 展开更多
关键词 医学影像信息系统 安全机制 层级权限 人脸识别 双重验证
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基于动态特征选择的Android应用隐私风险自动化检测
9
作者 高龙良 杜素果 杨金萍 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期312-319,共8页
针对Android应用中可能存在的用户隐私泄露问题,提出一种基于机器学习方法的自动化检测模型。该模型选择使用App申请的权限作为特征,动态地选取特征集,并采用四种经典的机器学习算法进行独立的训练与预测,最终确定最适用于Android应用... 针对Android应用中可能存在的用户隐私泄露问题,提出一种基于机器学习方法的自动化检测模型。该模型选择使用App申请的权限作为特征,动态地选取特征集,并采用四种经典的机器学习算法进行独立的训练与预测,最终确定最适用于Android应用的隐私风险检测模型。实验结果表明,对于隐私风险应用,该模型能够实现平均95%以上的识别准确率。该模型能够从多层面更好地进行应用风险管理以及用户隐私保护,具有较高的社会效益与实际应用价值。 展开更多
关键词 隐私风险 权限 机器学习 动态特征选择
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基于CNN的Android恶意代码检测方法 被引量：4
10
作者 赖英旭 陈业 +2 位作者 殷刘智子 罗叶红 刘静 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1230-1238,共9页
针对传统Android恶意应用检测技术无法对当前爆发增长的恶意应用进行高效检测,对移动终端安全造成严重威胁的问题,利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类算法,设计并实现了一种基于静态权限特征的恶意应... 针对传统Android恶意应用检测技术无法对当前爆发增长的恶意应用进行高效检测,对移动终端安全造成严重威胁的问题,利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的分类算法,设计并实现了一种基于静态权限特征的恶意应用检测方案.首先,对Android应用包反编译获取AndroidManifest.xml文件,从中提取出应用申请的系统权限;然后,根据权限危险级别将权限列表特征化,获得权限特征数据集,进而,对CNN多次训练,获得应用类别分类器;最后,用分类器判断应用是否包含恶意代码.实验结果表明,检测方案的准确率达到98.8%,能够高效判断Android平台中的恶意应用,降低安全威胁. 展开更多
关键词 Android平台应用 恶意代码检测 深度学习 卷积神经网络 静态权限特征 恶意应用判定
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