| 基于行为的Android恶意软件判定方法及其有效性 |
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| 作者姓名： | 孙润康 彭国军 李晶雯 沈诗琦 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学 计算机学院, 武汉 430072;2. 空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学), 武汉 430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61202387,61373168,61202385);中国博士后科学基金资助项目(2012M510641);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120141110002);武汉市青年科技晨光计划项目(201271031367)~~ |
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| 摘 要： | 针对当前Android平台资源受限及恶意软件检测能力不足这一问题,以现有Android安装方式、触发方式和恶意负载方面的行为特征为识别基础,构建了基于ROM定制的Android软件行为动态监控框架,采用信息增益、卡方检验和Fisher Score的特征选择方法,评估了支持向量机(SVM)、决策树、k-邻近(KNN)和朴素贝叶斯(NB)分类器四类算法在Android恶意软件分类检测方面的有效性。通过对20916个恶意样本及17086个正常样本的行为日志的整体分类效果进行评估,结果显示,SVM算法在恶意软件判定上准确率可以达到93%以上,误报率低于2%,整体效果最优。可应用于在线云端分析环境和检测平台,满足海量样本处理需求。
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| 关 键 词： | Android 恶意软件特征 动态行为分析 恶意性判定 机器学习 |
| 收稿时间： | 2015-09-14 |
| 修稿时间： | 2015-10-26 |
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