基于随机森林的Android恶意软件检测方法研究.pdf

本文主要探讨了一种基于随机森林（Random Forest）的Android恶意软件检测方法，旨在提升对恶意应用的识别效率和准确性。Android平台由于其开放性，成为了恶意软件的主要目标，因此，有效的恶意软件检测技术至关重要。 该研究以Android系统的权限（Permission）作为特征，这是因为Android应用在运行时需要获取特定权限，而恶意软件往往滥用或请求不相关的权限来执行恶意行为。研究中定义了“有效权限”这一概念，即那些能够显著区分恶意软件和正常应用的权限。通过分析这些权限，可以更好地理解应用的行为模式。 接下来，研究运用了数据挖掘中的支持度（Support）和关联规则（Association Rules）理论来分析这些权限。支持度是衡量一个项集在数据集中出现频率的指标，而关联规则用于发现项集之间的频繁模式。在本研究中，这些工具被用来识别哪些权限组合更可能出现在恶意软件中，从而帮助识别有效权限。 然后，研究者构建了一个随机森林分类器。随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，能有效减少过拟合并提高预测准确性。在这个系统中，有效权限矩阵作为输入，用于训练和测试分类器。通过这种方式，分类器可以学习到各种有效权限的模式，并据此对未知应用进行分类。 实验结果显示，该方法的检测准确率达到了92.84%，F值（综合评价精确度和召回率的指标）为93.05%。这表明该方法在恶意软件检测上表现优异，比其他已有的检测模型更为有效。这样的成果对于提升Android平台的安全性，防止恶意软件侵害用户设备和数据具有重要意义。 总结来说，这篇论文提出了一个基于随机森林的Android恶意软件检测新方法，利用权限特征、支持度和关联规则进行有效权限识别，并通过随机森林分类器实现高效检测。这种方法在实验中显示出高精度和高F值，对于Android应用开发、网络安全研究以及相关领域的专业指导具有重要参考价值。未来的研究可能涉及优化特征选择，探索更多数据挖掘技术，以及结合其他机器学习算法来进一步提高检测性能。