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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Android平臺(tái)惡意軟件檢測(cè)方法提取的權(quán)限信息特征維度高且類別區(qū)分能力弱，導(dǎo)致檢測(cè)精度低及復(fù)雜度高。為此，提出一種基于特征占比差與加權(quán)隨機(jī)森林的惡意軟件檢測(cè)方法。通過(guò)獲取 Android軟件的權(quán)限信息和硬件組件信息，分析各類特征的占比差，并將特征屬性作為分類模型的輸入。在此基礎(chǔ)上，對(duì)隨機(jī)森林中的樹(shù)模型賦予不同的權(quán)值，驗(yàn)證樹(shù)模型對(duì)最終分類結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比，基于特征占比差的特征構(gòu)建方法所提取的特征具有較好的類別區(qū)分能力，且改進(jìn)后的隨機(jī)森林能提高惡意軟件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
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