【摘 要】
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提出了一个Android恶意代码的静态检测系统Maldetect,首先采用逆向工程将DEX文件转化为Dalvik指令并对其进行简化抽象,再将抽象后的指令序列进行N-Gram编码作为样本训练,最后
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1509214);浙江省自然科学基金项目(LY16F020035)~~
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提出了一个Android恶意代码的静态检测系统Maldetect,首先采用逆向工程将DEX文件转化为Dalvik指令并对其进行简化抽象,再将抽象后的指令序列进行N-Gram编码作为样本训练,最后利用机器学习算法创建分类检测模型,并通过对分类算法与N-Gram序列的组合分析,提出了基于3-Gram和随机森林的优选检测方法.通过4 000个Android恶意应用样本与专业反毒软件进行的检测对比实验,表明Maldetect可更有效地进行Android恶意代码检测与分类,且获得较高的检测率.
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