【摘 要】
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针对Android平台沙箱机制阻止安全防护软件获取有效信息检查恶意软件的缺陷,提出一种基于电量分析的恶意软件检测方法.首先获取移动终端的电池消耗状态信息,利用Mel频谱倒谱
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300
【出 处】
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第八届信息安全漏洞分析与风险评估大会
论文部分内容阅读
针对Android平台沙箱机制阻止安全防护软件获取有效信息检查恶意软件的缺陷,提出一种基于电量分析的恶意软件检测方法.首先获取移动终端的电池消耗状态信息,利用Mel频谱倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)构建高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM).然后采用GMM模型对电量消耗进行分析,进而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,表明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.
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