熊祖涛，王忠文

(安庆职业技术学院 电子信息系，安徽 安庆 246003)



基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法*

熊祖涛，王忠文

(安庆职业技术学院 电子信息系，安徽 安庆 246003)

摘要:针对传统Android恶意应用检测方法在处理大规模样本时存在的训练时间长、存储空间消耗大的问题，提出一种基于增量学习SVM的Android恶意应用检测方法.该方法提取Android应用的权限申请和API函数调用特征，利用增量学习SVM理论将训练样本集随机划分为初始样本集和若干个增量样本集，利用循环迭代方法训练SVM分类器，每次新的训练仅保留上一轮训练得到的支持向量集并合并到新增样本集中，舍弃大量对分类结果不产生影响的样本以提高分类器学习效率，同时产生新的支持向量集，并最终得到一个高精度的SVM分类器.通过将增量学习SVM算法与常规SVM算法进行对比实验，结果表明，该算法可以有效降低分类器学习时间，减少样本存储的空间占用，同时随着样本规模的积累逐步提高分类精度.

关键词:增量学习；SVM；Android；恶意应用检测

作为现今拥有最大规模用户群体的移动端操作系统，Android在给人们生活带来便利的同时，其自身也在遭受着越来越多的安全威胁.版本碎片化、系统开源性、非授权应用商店泛滥，以及用户安全意识薄弱等因素使得Android系统所面临的安全问题相对于另一主流系统iOS更加突出.针对Android系统的恶意应用数量持续增长，涉及领域不断扩大，攻击形式日新月异，给用户造成的数……