[发明专利]一种特征优选的Android勒索软件检测方法

摘要

本发明公开了一种特征优选的Android勒索软件检测方法，根据初始特征集合，提取训练样本的特征，并形成初始样本特征库；计算初始样本特征库中每种特征的测量值，挑出测量值超过检测用特征阈值的特征，组成检测用特征集合；利用检测用特征集合训练勒索软件的分类器，得到检测用分类器。本发明解决了特征集合中特征较多、检测速度较慢和检测精度较低等技术问题。

主权项

1.一种特征优选的Android勒索软件检测方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：样本特征提取操作：针对于训练用样本集合中的各个训练样本，分别提取出各个训练样本的permission特征、intent特征、api特征和package name特征，由上述提取出的特征组合生成初始样本特征库；步骤二：样本特征选择操作：利用信息增益的方法对提取出的初始样本特征库进行处理，计算初始样本特征库中每个特征的测量值，并按测量值从大到小排序，选择重要的特征作为分类特征组成的检测用特征集合；步骤三：分类器生成操作：选取出的检测用特征集合作为向量机接口的输入参数，调用python中支持向量机接口，得到检测用分类器；步骤四：待测软件检测操作：读取待测软件并提取待测软件的特征，作为检测用分类器的输入，利用检测用分类器对待测软件进行检测，根据检测用分类器模型输出的布尔值，判断测试样本是勒索软件还是良性软件。