基于SVM的Android恶意软件检测方法

摘要

本发明揭示了一种对于Android精确的恶意软件检测方法，通过贡献级别分类系统调用。不同于现有的使用全部系统调用构造特征向量来确定应用程序的安全性，首先引入了一个名为贡献的概念来定量评估系统调用与恶意软件标识的相关性。根据贡献水平，可以将系统调用分为两类，即确定的系统调用和正常的系统调用。用去除正常系统调用的策略对提取的特征进行降维处理，减少不确定性数据，并使用支持向量机SVM检测Android恶意软件。本发明该方法的应用，能使得模型训练时间缩短，并且检测未知恶意软件的准确率明显提高。