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| 基于Android的漏洞检测数据研究 | |
| 引用本文： | 杨乐,杨文军.基于Android的漏洞检测数据研究[J].天津理工大学学报,2019(4):25-28. |
| 作者姓名： | 杨乐 杨文军 |
| 作者单位： | 天津理工大学计算机科学与工程学院 |
| 摘 要： | 本文中的数据主要有四个来源-谷歌应用商店,豌豆荚(第三方应用市场),AMD和Androzoo.这些数据包括约85 000个APK(Android安装包),它们都是来自这些数据源中的恶意数据和良性数据.从这些APK文件中提取静态特征和动态特征,然后在安卓系统中使用监督式的机器学习算法进行恶意软件检测.这篇数据文章还提供了可用于数据分析的Python代码.对于特征提取方面,还结合了通用算法,从而能够选择重要且相关的特征子集. |
| 关 键 词： | Android 漏洞检测 特征提取 |
Research on vulnerability detection data based on Android |
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