[发明专利]一种基于朴素贝叶斯的Android恶意软件分类方法和装置在审
申请号: | 201510930602.1 | 申请日: | 2015-12-14 |
公开(公告)号: | CN105468977A | 公开(公告)日: | 2016-04-06 |
发明(设计)人: | 魏丽珍;邱建;张婷;高静峰;罗佳 | 申请(专利权)人: | 厦门安胜网络科技有限公司 |
主分类号: | G06F21/56 | 分类号: | G06F21/56 |
代理公司: | 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 | 代理人: | 何家富 |
地址: | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯的Android恶意软件分类方法和装置,该方法主要通过动静态结合的方法提取恶意软件的权限属性特征和敏感API属性特征,并采用朴素贝叶斯算法进行分类,该装置包括特征属性集合模块、权限特征属性模块、敏感API特征属性模块、朴素贝叶斯分类模型模块、输出模块、更新模块、该算法有坚实的数学基础,稳定的分类效率,所需参数也比较少,算法简单,能对恶意应用快速、准确的进行分类,提高了分类效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 朴素 贝叶斯 android 恶意 软件 分类 方法 装置 | ||
【主权项】:
一种基于朴素贝叶斯的Android恶意软件分类方法,包括以下步骤:S1:建立特征属性集合,该特征属性集合至少包括权限特征属性和敏感API特征属性,并对相应的特征属性进行分类,获得训练样本集合,该训练样本集合至少包括特征属性集合和分类集合;S2:提取权限特征属性,匹配特征属性集合中的权限特征属性;S3:收集日志信息,匹配特征属性集合中的敏感API特征属性;S4:形成朴素贝叶斯分类模型;S5:输出分类结果;S6:更新训练样本集合和朴素贝叶斯分类模型。
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