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| 基于特征分析Android恶意应用检测方法的研究 | |
| 引用本文： | 孙承庭,吴凯娇,马文海.基于特征分析Android恶意应用检测方法的研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2016(4):113-118. |
| 作者姓名： | 孙承庭 吴凯娇 马文海 |
| 作者单位： | 连云港职业技术学院信息工程学院;南京工业大学计算机科学与技术学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年科学基金(61401196)资助项目 |
| 摘 要： | Android是目前广泛应用的移动操作系统,也是恶意软件首选的攻击目标。为了在恶意应用发布和攻击用户前将其分析、识别出来,文中提出了一种动态检测Android应用是否具有恶意行为的方法,该方法基于及其学习和对Android API调用和系统调用痕迹的特征提取,最终能够得到96%的检测率。 |
| 关 键 词： | 动态分析 恶意应用 分类器 特征提取 |
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