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基于耗电分析的Android平台恶意软件检测
  • ISSN号:1001-0548
  • 期刊名称:《电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:中国民航大学计算机科学与技术学院天津东丽区300300
  • 相关基金:国家自然科学基金(60776807,61179045);国家科技重大专项基金(2012zx03002002);中国民航科技基金(MHRD201009,MHRD201205);中央高校基本科研业务费专项(3122014D033)
中文摘要:

该文提出一种基于电量分析的恶意软件检测方法。首先获取移动终端的耗电状态并利用Mel频谱倒谱系数(MFCC)构建高斯混合模型(GMM)。然后采用GMM模型对电量消耗状态进行分析,进而通过对应用软件的分类处理识别恶意软件。实验证明应用软件的功能与电量消耗关系密切,表明基于软件的电量消耗信息分析可以较准确地检测出移动终端的恶意应用。

英文摘要:

This paper proposes a malicious software detection method based on power consumption. Firstly, the mobile terminal's power consumption status is obtained, and the Gaussian mixture model (GMM) is built by using Mel frequency cepstral coefficients (MFCC). Then the GMM is used to analyze power consumption, and then identify malicious applications through the application software classification processing. Experiments show that an application software function and its power consumption have a close relationship, and some malicious applications in mobile terminals can be detected accurately through analyzing software power consumption information.

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期刊信息
  • 《电子科技大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:电子科技大学
  • 主编:周小佳
  • 地址:成都市成华区建设北路二段四号
  • 邮编:610054
  • 邮箱:xuebao@uestc.edu.cn
  • 电话:028-83202308
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0548
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1207/T
  • 邮发代号:62-34
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,第二届全国优秀科技期刊二等奖,两次获国家新闻出版署、国家教委“全国高校自然科...,中国期刊方阵双百期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12314