一种改进朴素贝叶斯算法的安卓恶意程序检测方法

摘要

本发明公开了一种改进朴素贝叶斯算法的安卓恶意程序检测方法，与现有技术相比，本发明过属性加权方式对朴素贝叶斯分类算法进行改进，来提高朴素贝叶斯算法的分类性能。通过对不同特征属性进行加权处理，而加权的系数是需要量化的，那么本发明就根据信息增益率求得的权值与互信息求得的权值结合的方式得到新的权值。为了防止其中一种算法得到的权值过大而影响新权值的确定，在各个求得权值后进行了归一化处理，以此来提高加权朴素贝叶斯分类算法的分类性能，进而提高Android应用程序检测模型的准确性。