ABSTRACT I detta dokument föreslår vi en maskininlärning-baserat tillvägagångssätt för att upptäcka skadlig mobil malware i Android-program. Detta dokument kan fånga upp omedelbara attacker som inte kan upptäckas effektivt i det tidigare arbetet. Baserat på det föreslagna tillvägagångssättet, implementerade vi en skadlig app detektionsverktyg, som heter Androidetect. Först analyserar vi förhållandet mellan systemfunktioner, känsliga behörigheter och känsliga programprogrammeringsgränssnitt. Kombinationen av systemfunktioner har använts för att beskriva applikationens beteende och konstruera eigenvectors. Därefter, baserat på eigenvectors, jämför vi metoderna för naiv Bayesian, J48 beslutsträd, och tillämpningsfunktioner beslutsalgoritm för effektiv upptäckt av skadliga Android-program. Androidetect appliceras sedan för att testa provprogram och verkliga program. De experimentella resultaten visar att Androidetect bättre kan upptäcka skadliga tillämpningar av Android genom att använda en kombination av systemfunktioner jämfört med tidigare arbete. INDEX TERMS Skadliga tillämpningar av Android, maskininlärning, systemfunktion.
Wei och Al. i REF rapportera en maskin lärande-baserad metod för att upptäcka skadlig mobil malware i Android-program.
Machine Learning-Based Malicious Application Detection of Android
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}