文献类型：期刊文章

作　　者：杨宏宇[1] 徐晋[1]

YANG Hong-yu XU Jin(School of Computer Science and Technology, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300, Chin)

机构地区：[1]中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300

出　　处：《通信学报》

基　　金：国家科技重大专项基金资助项目(No.2012ZX03002002);中国民航科技基金资助项目(No.MHRD201009;No.MHRD201205)~~

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：8-16

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对随机森林(RF,random forest)算法的投票原则无法区分强分类器与弱分类器差异的缺陷,提出一种加权投票改进方法,在此基础上,提出一种检测Android恶意软件的改进随机森林分类模型(IRFCM,improved random forest classification model)。IRFCM选取Android Manifest.xml文件中的Permission信息和Intent信息作为特征属性并进行优化选择,然后应用该模型对最终生成的特征向量进行检测分类。Weka环境下的实验结果表明IRFCM具有较好的分类精度和分类效率。

关 键 词：随机森林  加权投票  恶意软件 分类检测  

分 类 号：TP309]