恶意代码

基于神经网络的安卓恶意软件检测设计，是一个还挺有意思的项目资源，尤其适合你要做安卓安全相关开发的时候瞅一眼。敏感 API 的提取靠的是反编译 smali 文件，没啥新鲜的思路，但得比较扎实。用AHP来给 API 打权重，再扔进神经网络里跑一轮，精度比原来BP 算法那套强不少，识别率从 56.8%蹭到了 76.7%。提升还是蛮的。后面再加一手数据挖掘，抽出检测规则。你如果正好手上有点训练集，这套流程跑一遍还是挺顺的。反正整体思路不是花哨，但实战性挺高，尤其适合搞模型改进或者做安全检测工具的你。对了，感兴趣的话可以看看相关的东西，比如：安卓权限信息下的恶意软件检测研究，还有神经网络：数据挖掘算法简

提取应用权限信息，统计分析恶意软件与良性软件差异，利用机器学习分类，实现静态检测恶意软件。该方法可有效预判恶意软件，准确率较高。

针对Android手机恶意软件日益增多，应用商店在大规模软件安全性检测上遇到的挑战，提出了一种轻量级恶意软件检测方案。方案首先分析了大量恶意软件和正常软件样本的权限信息，通过去冗余处理权限频率特征，最终采用最小距离分类器进行软件分类。实验结果显示，该方案不仅具备可行性，而且在方案复杂度和检测效果上优于同级别方案，适用于大规模恶意软件的初步检测。

大数据环境下的恶意 URL 检测，靠的是 Spark 的分布式能力加上决策树模型的聪明判断，配合黑白名单策略，整体流程还蛮顺的。你用已知的 URL 数据集训练模型，模型训练好之后，就能专门拿来判断那些名单里搞不定的新 URL，准确率还不错。 训练逻辑也不复杂，模型靠的是决策树算法，就是把一堆 URL 特征一点点分裂，最终归到“恶意”还是“正常”这两类里。训练过程可以用Spark MLlib搞定，性能也挺好，跑大数据量的时候也不卡。 再加上黑白名单的策略，就是先快速筛一波的 URL，剩下那些模棱两可的交给模型来判断。分类过程响应也快，尤其适合实时检测的场景，比如邮件网关、浏览器插件、防火墙这种地

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mk matlab代码[removed] MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ['\(',' \)']], }, \"HTML-CSS\": { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container\", } }, SVG: { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container \" } }, TeX: { equationNumbers: { autoNumber: \"all\" }, showMath

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。