摘 要: | 随着互联网用户从传统PC端到移动端的转换,移动安全受到越来越多的关注。为了提高对未知恶意移动应用的检测效率,针对传统检测对引入多态和变形技术的恶意应用检测能力较差的问题,提出了一种基于HTM算法的恶意Android移动应用检测方法。该应用检测包含针对Android应用Dalvik指令特点的特征提取、采用信息增益的方式进行特征选择与融合,并利用HTM算法进行序列模式训练和推导,然后将测试样本特征提取与融合后的结果输入到完成训练的HTM网络中,达到检测恶意应用的目的。实验仿真表明,所设计的恶意应用检测方法的检测率接近100%,检测效率高,误报率0.08%。相较于其他算法,提出的恶意检测方法的检测率、误报率、分类准确率均更优,并能应用于不同类型的恶意应用,但训练和测试时间较长。
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