基于电量消耗的Android平台恶意软件检测

根据Android应用在运行期的耗电时序波形与声波信号类似的特点,该文提出了一种基于Mel频谱倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)的恶意软件检测算法。首先计算耗电时序波形的MFCC,根据MFCC的分布构建Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)。然后采用GMM对电量消耗进行分析,通过对应用软件的分类处理识别恶意软件。实验证明:应用软件的功能与电量消耗关系密切,并且基于软件的电量消耗信息分析可以较准确地对移动终端的恶意软件进行检测。