【摘 要】
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恶意移动应用通过动态代码加载等手段绕过移动应用市场安全审核,对终端用户造成威胁。为了实现对这些应用进行事后审计,提出一种基于自然语言处理(NLP)的恶意应用检测模型。
【机 构】
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上海犇众信息技术有限公司,上海电机学院,华东计算技术研究所
【基金项目】
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中国电科联合基金(No.20166141B08020101).
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恶意移动应用通过动态代码加载等手段绕过移动应用市场安全审核,对终端用户造成威胁。为了实现对这些应用进行事后审计,提出一种基于自然语言处理(NLP)的恶意应用检测模型。通过搜集、处理移动应用市场中用户对应用的评论数据,建立恶意分类检测模型。通过对评论数据的处理分类,判断应用是否存在恶意行为,以此对移动应用进行事后安全检查。实验结果表明,建立的恶意应用检测模型准确率达到81%,可以有效识别恶意移动应用。
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