【摘 要】
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提出一种基于多上下文特征的Android恶意程序检测方法,将敏感权限、广义敏感应用程序接口（API）和敏感系统广播三类敏感资源作为原始特征,并与其发生的上下文相结合形成程序特征,区分应用程序的良性和恶意行为.构造了基于回调函数的过程间控制流图,并定义了一组过滤压缩规则.用该方法对4 972个应用程序进行检测分析,结果表明:随机森林算法在本文的特征集上表现效果最佳,准确率为95.4%,召回率为96.
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61702408）； 陕西省科技计划资助项目（2017JM6105）； 教育部协同育人资助项目（2010918001）；
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提出一种基于多上下文特征的Android恶意程序检测方法,将敏感权限、广义敏感应用程序接口（API）和敏感系统广播三类敏感资源作为原始特征,并与其发生的上下文相结合形成程序特征,区分应用程序的良性和恶意行为.构造了基于回调函数的过程间控制流图,并定义了一组过滤压缩规则.用该方法对4 972个应用程序进行检测分析,结果表明:随机森林算法在本文的特征集上表现效果最佳,准确率为95.4%,召回率为96.5%,本文方法比其他方法的检测效果更优.
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