基于Android系统的手机恶意软件检测模型
来源：计算机测量与控制杂志2016年第1期北京时间：
作者：马晋杨,徐蕾
摘要：为提高手机应用软件的安全性,提出一种基于Android系统的手机恶意软件检测模型;模型利用数据挖掘的方法对恶意软件中的敏感API调用进行数据挖掘,进而得到恶意软件检测规则；针对检测规则在检测非恶意软件时,产生较高误报率的问题,设计了加权FP-growth关联规则挖掘算法,算法在数据挖掘的两个步骤中,对敏感API调用加权,利用支持度阈值去除一些出现次数频繁而权重小的规则,降低了非恶意软件的误报率;实验结果表明,模型对恶意软件检测率达到81.7%,非恶意软件的检错率降低到11.3%。
关键词：Android系统;恶意软件;数据挖掘;敏感API;FP-growth算法
