一种基于元信息的Android恶意软件检测方法

摘要: Android应用普遍具有比所属类型更多的功能，需要获取更多的权限，过多的权限可能带来一定的安全隐患。针对这类问题，提出一种基于元信息的Android恶意软件检测方法。首先，通过对Android应用程序描述进行LDA主题提取，实现数据降维，使用K-means聚类算法按照功能类型对应用程序分组；然后，对属于同一功能类型的所有应用程序，提取其权限信息，以权限特征为研究对象，使用kNN算法进行Android恶意软件的分类检测。实验结果获得94.81%的平均准确率，证明方法的有效性和高准确率。