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刘新宇

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：暨南大学信息科学技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇有效性
  • 1篇签名
  • 1篇误报
  • 1篇误报率
  • 1篇检测率
  • 1篇恶意
  • 1篇ANDROI...

机构

  • 1篇暨南大学

作者

  • 1篇冯丙文
  • 1篇翁健
  • 1篇张悦
  • 1篇刘新宇

传媒

  • 1篇通信学报

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测被引量：9
2017年
提出一种新的基于APK签名信息反馈的Android恶意应用检测方法(SigFeedback)。该方法在SVM分类算法的基础上采用启发式规则学习的方式对特征值进行提取,并对检测集中的APK签名信息进行验证筛选,实现了启发式反馈,达到更加准确地检测恶意应用的目的。SigFeedback检测算法具有检测率高、误报率低的特点。最后通过实验显示SigFeedback算法具有较高的效率,且能使误报率从13%降低到3%。
刘新宇翁健张悦冯丙文翁嘉思
关键词：误报率有效性检测率
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共1页<1>
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