基于静态行为特征的细粒度Android恶意软件分类
Fine-grained Android malware classification with behavior features
南京理工大学 计算机科学与工程学院, 南京 210094
摘要
由于Android系统的开放性,恶意软件通过实施各种恶意行为对Android设备用户构成威胁。针对目前大部分现有工作只研究粗粒度的恶意应用检测,却没有对恶意应用的具体行为类别进行划分的问题,提出了一种基于静态行为特征的细粒度恶意行为分类方法。该方法提取多维度的行为特征,包括API调用、权限、意图和包间依赖关系,并进行了特征优化,而后采用随机森林的方法实现恶意行为分类。在来自于多个应用市场的隶属于73个恶意软件家族的24 553个恶意Android应用程序样本上进行了实验,实验结果表明细粒度恶意应用分类的准确率达95.88%,综合性能优于其他对比方法。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0220
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第10期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 3101-3106
文章编号: 1001-3695(2020)10-045-3101-06
发布历史
[2020-10-05] 印刷出版
引用本文
许逸超, 袁倩婷, 徐建. 基于静态行为特征的细粒度Android恶意软件分类 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (10): 3101-3106. (Xu Yichao, Yuan Qianting, Xu Jian. Fine-grained Android malware classification with behavior features [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (10): 3101-3106. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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