基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测.docx

基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测

目录

1.内容概括................................................2

1.1研究背景.............................................2

1.2研究目的和意义.......................................3

1.3文档结构.............................................4

2.相关技术概述............................................5

2.1API聚类技术..........................................5

2.1.1API聚类算法......................................6

2.1.2API聚类应用......................................7

2.2调用图优化...........................................8

2.2.1调用图构建.......................................9

2.2.2调用图优化方法..................................10

3.安卓恶意软件检测现状分析...............................10

3.1恶意软件检测方法....................................12

3.2恶意软件检测存在的问题..............................13

4.基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测模型..........14

4.1模型概述............................................16

4.2API聚类分析.........................................17

4.2.1API聚类算法选择.................................18

4.2.2API聚类结果处理.................................19

4.3调用图优化策略......................................20

4.3.1调用图构建......................................21

4.3.2调用图优化算法..................................21

4.4恶意软件检测流程....................................23

5.实验设计与实现.........................................24

5.1数据集准备..........................................25

5.2实验环境搭建........................................26

5.3实验方法............................................26

6.实验结果与分析.........................................28

6.1实验数据描述........................................29

6.2恶意软件检测效果评估................................30

6.2.1检测准确率......................................31

6.2.2检测速度........................................32

6.3与其他检测方法的对比分析............................33

1.内容概括

本文旨在探讨基于API聚类和调用图优化的安卓恶意软件检测方法。首先，对安卓恶意软件检测的背景和意义进行简要介绍，阐述其在保障用户隐私和安全方面的关键作用。随后，深入分析现有恶意软件检测技术的局限性，特别是针对复杂恶意代码行为识别的不足。在此基础上，提出一种结合API聚类和调用图优化的新型检测方法。该方法通过分析应用中API的使用模式，对API