基于组合式算法的Android恶意软件检测方法

为解决当前恶意软件静态检测方法中适用面较窄、实用性较低的问题,通过组合式算法筛选出最优分类器,并以此为基础实现了一个检测系统。首先使用逆向工程技术提取软件的特征库,并通过多段筛选得到分类器的初步结果。提出了一种基于最小风险贝叶斯的分类器评价标准,并以此为核心,通过对初步结果赋权值的方式得到最优分类器结果。最后以最优结果为核心实现了一个Android恶意软件检测系统原型。实验结果表明,该检测系统的分析精度为86.4%,并且不依赖于恶意代码的特征。