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综合馆
基于多特征和Stacking算法的Android恶意软件检测方法
  • 摘要

    Android由于其广泛的普及率使得其平台上的恶意软件数量不断增加, 针对目前大部分方法采用单一特征和单一算法进行检验, 准确率不高的不足, 提出了一种基于多特征与Stacking算法的静态检测方法, 该方法能够弥补这两方面的不足. 首先使用多种特征信息组成特征向量, 并且使用Stacking集成学习算法组合Logistic, SVM, k近邻和CART决策树多个基本算法, 再通过训练样本进行学习形成分类器. 实验结果表明, 相对于使用单一特征和单一算法其识别准确率得到提高, 可达94.05%, 该分类器对测试样本拥有较好的识别性能.

  • 作者

    盛杰  刘岳  尹成语  SHENG Jie  LIU Yue  YIN Cheng-Yu 

  • 作者单位

    重庆大学 弘深学院,重庆,401331

  • 刊期

    2018年2期 ISTIC

  • 关键词

    Android  恶意软件检测  集成学习  Stacking算法  多特征  Android  malware detection  ensemble learning  Stacking algorithm  multi-feature 

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3.233.221.149