利用单分类SVM算法检测Android应用程序

目前, Android应用市场大多数应用程序均采取加壳的方法保护自身被反编译, 使得恶意应用的检测特征只能基于权限等来源于AndroidManifest.xml配置文件. 基于权限等特征的机器学习分类算法因为恶意应用与良性应用差异性变小导致检测效果不理想. 如果将更加细粒度的应用程序调用接口(Application Program Interface,API)作为特征, 会因为应用程序加壳的原因造成正负样本数量的严重失衡. 针对上述问题, 本文将大量的恶意应用作为训练样本, 将良性应用样本作为新颖点, 采用单分类SVM算法建立恶意应用的检测模型. 相比于二分类监督学习, 该方法能有效地检测出恶意应用和良性应用, 具有现实意义.     

基于协同仿真环境的人机界面设计

基于色彩学,人机工程学,心理学和可用性等原理,利用div+css技术,实现了对协同仿真环境的用户管理界面人机设计.基于J2EE技术标准,采用Ajax的MVC设计模式设计了用户管理界面的技术体系架构,实现了对用户管理界面的有效管理.