计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
4期
116-118,131
,共4页
Android%支持向量机%K最近邻%特征加权%训练集约减%恶意软件
Android%支持嚮量機%K最近鄰%特徵加權%訓練集約減%噁意軟件
Android%지지향량궤%K최근린%특정가권%훈련집약감%악의연건
Android%SVM%K-nearest-neighbor%Feature-weighted%Lessen training set%Malware
针对Android手机平台提出了基于特征加权K最近邻支持向量机(FWKN-SVM)的异常入侵检测方法.首先,分析了传统SVM在实际应用中的局限性,提出了一种基于特征类内类间距离的特征加权K最近邻的训练集约减策略.随后,根据手机恶意软件对系统造成的影响定义了系统行为,并通过在Android手机上编写的数据采集模块构建测试集和训练集.最后,利用特征加权K最近邻方法进行SVM训练集的精简和分类器的构建,并进行测试集预测.仿真结果表明,FWKN-SVM分类方法在Android异常入侵检测中应用效果良好.
針對Android手機平檯提齣瞭基于特徵加權K最近鄰支持嚮量機(FWKN-SVM)的異常入侵檢測方法.首先,分析瞭傳統SVM在實際應用中的跼限性,提齣瞭一種基于特徵類內類間距離的特徵加權K最近鄰的訓練集約減策略.隨後,根據手機噁意軟件對繫統造成的影響定義瞭繫統行為,併通過在Android手機上編寫的數據採集模塊構建測試集和訓練集.最後,利用特徵加權K最近鄰方法進行SVM訓練集的精簡和分類器的構建,併進行測試集預測.倣真結果錶明,FWKN-SVM分類方法在Android異常入侵檢測中應用效果良好.
침대Android수궤평태제출료기우특정가권K최근린지지향량궤(FWKN-SVM)적이상입침검측방법.수선,분석료전통SVM재실제응용중적국한성,제출료일충기우특정류내류간거리적특정가권K최근린적훈련집약감책략.수후,근거수궤악의연건대계통조성적영향정의료계통행위,병통과재Android수궤상편사적수거채집모괴구건측시집화훈련집.최후,이용특정가권K최근린방법진행SVM훈련집적정간화분류기적구건,병진행측시집예측.방진결과표명,FWKN-SVM분류방법재Android이상입침검측중응용효과량호.
