改进粒子群算法应用于Android恶意应用检测

发布时间：2023-11-12 16:43

　　为进行Android恶意应用检测,提取了Android应用程序的API调用信息、申请权限信息、Source-Sink信息为特征,这些信息数量庞大,特征维数高达三四万维。为消除冗余特征和减少分类器构建时间,提出了使用L1与离散二进制粒子群算法(BPSO)进行混合式特征选择;同时针对BPSO易早熟收敛的缺点,提出了一种改进的二进制粒子群算法SVBPSO。通过研究不同映射函数对二进制粒子群算法的影响发现,使用S型映射函数的BPSO全局搜索能力强,使用V型映射函数的BPSO局部搜索能力强,故该算法使用S型映射函数进行全局搜索,每隔一定迭代次数使用V型映射函数进行局部探索。实验结果证明,SVBPSO具有良好的收敛效果,使用SVBPSO进行特征选择后能提高Android恶意应用检测正确率。

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【文章目录】：
1引言
2离散二进制粒子群算法及其改进
    2.1离散二进制粒子群算法
    2.2离散二进制粒子群算法的改进
3基于SVBPSO算法的Android混淆恶意应用检测
    3.1特征提取
    3.2特征向量化
    3.3特征选择与分类器训练
4实验与结果分析
    4.1样本选择
    4.2评价指标
    4.3参数选择
        4.3.1分类器的确定
        4.3.2局部搜索间隔的确定
        4.3.3 L1选择的数量
        4.3.4 SV组合的确定
    4.4算法比较
5结束语



本文编号：3863543