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一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测方法

摘要

本发明给出了一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测的方法,通过改进贝叶斯算法对安卓恶意程序和良性程序的特征属性进行分析和分类,实现一种基于改进贝叶斯算法的恶意软件检测方法,从应用程序权限申请的角度出发,判断分析是否为恶意软件。该方法是利用安卓权限请求机制中权限请求标签作为检测的数据源。在此提出利用权限请求标签组合方式用于区分恶意软件和良性软件,利用改进的贝叶斯算法做出检测模型,改进的贝叶斯体现在其对数据源的属性之间的考虑了相互的独立性,这样再利用朴素贝叶斯分类器进行数据建模,大大提高了检测指标,提高了检测的正确率,以及减少了误报率。

著录项

  • 公开/公告号CN104598825A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2015-05-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201510050936.X

  • 申请日2015-01-30

  • 分类号G06F21/56(20130101);

  • 代理机构32207 南京知识律师事务所;

  • 代理人汪旭东

  • 地址 210046 江苏省南京市栖霞区亚东新城区文苑路9号

  • 入库时间 2023-12-18 08:44:53

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-13

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F21/56 申请公布日:20150506 申请日:20150130

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2015-05-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/56 申请日:20150130

    实质审查的生效

  • 2015-05-06

    公开

    公开

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