ABSTRACT Android malware allvarligt hotar system och användarsäkerhet när det gäller utökning av privilegier, fjärrkontroll, tariffstöld och sekretessläckage. Därför är det av stor betydelse och nödvändigt att upptäcka Android malware. I detta papper presenterar vi en kombinationsmetod för Android malware upptäckt baserat på maskinen lärande algoritm. Först konstruerar vi styrflödeskurvan för applikationen för att få API-information. Baserat på API-informationen konstruerar vi innovativt Booleska, frekvens- och tidsseriedatauppsättningar. Baserat på dessa tre datamängder, tre detektionsmodeller för Android malware detektion avseende API-samtal, API-frekvens och API-sekvens aspekter konstrueras. I slutändan är en ensemblemodell konstruerad för överensstämmelse. Vi testade och jämförde noggrannheten och stabiliteten hos våra detektionsmodeller genom ett stort antal experiment. Experimenten utfördes på 10010 godartade applikationer och 10683 skadliga program. Resultaten visar att vår detektionsmodell uppnår 98,98% detektionsprecision och har hög noggrannhet och stabilitet. Alla resultat stämmer överens med den teoretiska analysen i detta dokument. INDEX TERMS Styr flöde graf, program programmering gränssnitt, maskininlärning, malware upptäckt.
Mamma och Al. REF, bygga multi-nivå funktioner för att klassificera prover baserat på API-information genom att bygga kontrollflöde diagram över Android-program.
A Combination Method for Android Malware Detection Based on Control Flow Graphs and Machine Learning Algorithms
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}