基于改进ID3算法的恶意软件检测策略

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万方数据
维普

中文摘要：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.

外文标题：Malware detection strategy based on improved ID3 algorithm

外文关键词：

iOS systemmalware detectionID3 algorithmdynamic detectioncreate data set

作者：

谢维

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作者单位：

浙江理工大学计算机科学与技术学院,浙江杭州 310018

关键词：

iOS平台恶意软件检测 ID3算法动态检测创建数据集

基金：

浙江省重点研发计划项目浙江省教育厅一般科研项目浙江省教育厅项目浙江省基础公益研究计划项目

项目编号：

2020C03094Y202147659Y202250706QY19E050003

出版年：

2023

DOI：

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.09.008

计算机时代

浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411

ISSN：1006-8228

年,卷(期)：2023.(9)

参考文献量3