留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型

上一篇

下一篇

邹劲松. 基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(11): 78-85. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.013
引用本文: 邹劲松. 基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型[J]. 西南师范大学学报(自然科学版), 2018, 43(11): 78-85. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.013
ZOU Jin-song. Mobile Malware Detection Model Based on Immune Danger Theory[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2018, 43(11): 78-85. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.013
Citation: ZOU Jin-song. Mobile Malware Detection Model Based on Immune Danger Theory[J]. Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition), 2018, 43(11): 78-85. doi: 10.13718/j.cnki.xsxb.2018.11.013

基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型

Mobile Malware Detection Model Based on Immune Danger Theory

  • 摘要: 为了提高智能手机恶意软件检测的自适应性和有效性,该文提出了基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型,该模型由4个部分组成:数据采集、危险信号生成、共刺激信号生成和预警部分,针对不同的恶意软件,采用微分方法表达危险信号,由自适应抗原提呈细胞产生相应的共刺激信号,最后对恶意软件产生预警.通过实验验证了该文模型的自适应性和有效性.
  • 加载中
  • [1] 马晋杨,徐蕾.基于Android系统的手机恶意软件检测模型[J].计算机测量与控制,2016,24(1):156-158.
    [2] 胡迎春,熊江.基于SMS/MMS和Bluetooth的智能手机恶意软件传播模型研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2016,41(9):107-112.
    [3] 李宏鸢.Android平台的恶意代码检测技术的研究[D].成都:电子科技大学,2013.
    [4] 蔡志标,彭新光.基于系统调用的Android恶意软件检测[J].计算机工程与设计,2013,34(11):3757-3761.
    [5] 周裕娟,张红梅,张向利,等.基于Android权限信息的恶意软件检测[J].计算机应用研究,2015,32(10):3036-3040.
    [6] 白金荣,王俊峰,赵宗渠.基于PE静态结构特征的恶意软件检测方法[J].计算机科学,2013,40(1):122-126.
    [7] NARUDIN F A,FEIZOLLAH A,ANUAR N B,et al.Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Malware Detection[J].Soft Computing,2016,20(1):343-357.
    [8] CANFORA G,MEDVET E,MERCALDO F,et al.Acquiring and Analyzing App Metrics for Effective Mobile Malware Detection[C]//Proceedings of the 2016 ACM on International Workshop on Security and Privacy Analytics.New Orleans:ACM,2016.
    [9] 王盼,梁意文.手机恶意软件检测的分布式免疫模型[J].计算机工程与应用,2016,52(16):30-35.
    [10] SARACINO A,SGANDURRA D,DINI G,et al.Madam:Effective and Efficient Behavior-Based Android Malware Detection and Prevention[J].IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,2016,15(1):83-97.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  753
  • HTML全文浏览数:  581
  • PDF下载数:  108
  • 施引文献:  0
出版历程
  • 收稿日期:  2017-12-28

基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型

  • 重庆水利电力职业技术学院 普天大数据产业学院, 重庆 永川 402160

摘要: 为了提高智能手机恶意软件检测的自适应性和有效性,该文提出了基于免疫危险理论的手机恶意软件检测模型,该模型由4个部分组成:数据采集、危险信号生成、共刺激信号生成和预警部分,针对不同的恶意软件,采用微分方法表达危险信号,由自适应抗原提呈细胞产生相应的共刺激信号,最后对恶意软件产生预警.通过实验验证了该文模型的自适应性和有效性.

English Abstract

参考文献 (10)

目录

/

返回文章
返回