TY - Jour A2 - Cheng，Wenchi Au - Ren，Bingfei Au - Liu，Chuanchang Au - Cheng，Bo Au - Guo，Jie Au - Chen，Junliang Py - 2018 Da - 2018/11/21 Ti - Mobisentry：迈向轻松和有效地检测智能手机SP - 4317501 VL - 2018年AB - Android平台因其普及和开放而越来越多地瞄准攻击者。对恶意软件的传统防御在很大程度上是依赖于专业分析来设计辨别特征，这很容易绕过使用复杂的检测避免技术。因此，更有效且易于使用的用于检测Android恶意软件的方法。在本文中，我们展示了MobisEntry，这是一个用于恶意软件分类和智能手机分类的小说轻型防御系统。除了传统的静态功能，如权限和API呼叫，MobisEntry还采用了 N-gram操作代码的特征（ N.-opcode）。我们在具有多个评估度量的若干最先进的分类算法中提供了两个综合性能比较：（1）恶意软件检测184,486良性应用和21,306个恶意软件样本，（2）DRebin上的恶意软件分类，最大标记为Android恶意软件数据集。我们利用这些监督分类器的集合来设计MobisEntry，这优于几种相关方法，并在评估中提供了满足的性能。此外，我们将MobisEntry与Android操作系统集成了，该操作系统使智能手机能够提取Android来提取功能，并预测应用程序是否是良性的或恶意的。真正的智能手机实验结果表明，用户可以通过该系统轻松且有效地保护他们的设备免受恶意软件，具有小的运行时间开销。SN - 1574-017X UR - https://doi.org/10.1155/2018/4317501 Do - 10.1155 / 2018/4317501 JF - 移动信息系统PB - Hindawi Kw - ER -