基于电量消耗的Android平台恶意软件检测
针对Android平台沙箱机制阻止安全防护软件获取有效信息检查恶意软件的缺陷,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电池消耗状态信息,利用Mel频谱倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)构建高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM).然后采用GMM模型对电量消耗进行分析,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对移动终端的恶意软件进行检测.
安卓平台 恶意软件 检测技术 电量消耗信息
杨宏宇 唐瑞文
中国民航大学计算机科学与技术学院,天津300300
国内会议
北京
中文
139-149
2015-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）