基于神经网络的安卓恶意软件检测设计

摘要

针对当前手机客户端安全性低的问题,通过提取Android系统手机端的apk文件,并通过反编译生成smali文件,得到的smali文件提取对应的敏感API。将上述得到的敏感API,通过AHP与神经网络算法计算加权权重,以提高权重的准确率。最后再通过数据挖掘得到检测规则,进而分辨出训练集中的恶意软件;最后通过手机恶意软件检测检测试验,经改进后对480个恶意软件的识别中,本改进算法识别率为76.7%,高于传统BP算法的56.8%,说明本改进具有一定的优势,但还需要进行改进。