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基于改进ID3算法的恶意软件检测策略
Malware detection strategy based on improved ID3 algorithm
谢维1
作者信息
- 1. 浙江理工大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310018
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摘要
当前机器学习算法应用于iOS平台恶意软件检测的研究较少、公开样本数据集获取难、静态检测误报率高.因此提出一种改进的ID3信息增益算法的动态恶意软件检测方法.首先创建数据集,使用改进的ID3信息增益算法选取前40个API调用序列组成特征向量并构建决策树,然后构建测评指标对实验进行分析和验证.实验结果表明,本文方法具有较好的检测率,与改进前的算法相比准确率提高了2.5%,可有效地对恶意软件进行动态识别.
关键词
iOS平台/恶意软件检测/ID3算法/动态检测/创建数据集Key words
iOS system/malware detection/ID3 algorithm/dynamic detection/create data set引用本文复制引用
基金项目
浙江省重点研发计划项目(2020C03094)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202147659)
浙江省教育厅项目(Y202250706)
浙江省基础公益研究计划项目(QY19E050003)
出版年
2023