基于权限的安卓恶意软件检测方法

摘要

为了提高安卓恶意软件检测效率,提出了一种基于权限的安卓恶意软件检测方法.通过构建自动化特征提取过程来提取安卓应用中的权限特征,使用信息增益来生成数据集.结合无监督(K-Means)以及有监督(随机森林、分类回归树、J48)机器学习算法,将安卓应用划分为正常软件、短信木马、间谍软件、RootExploit、僵尸网络.正常软件从官方市场手动下载,恶意软件从VirusTotal,Contagio下载.实验结果表明该检测方法准确率达到97％,误报率为0.6％.该方法可以有效地检测出不同类型的安卓恶意软件.