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J-GLOBAL ID：201702255126163475   整理番号：17A0094661

BAYESネットワークに基づくアンドロイドの不正行為検出方法【JST・京大機械翻訳】

Way of Android malicious behavior detection based on Bayesian networks

著者 (3件)： Zhang Guoyin (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University) ,  Qu Jiaxing (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University) ,  Li Xiaoguang (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 52  号： 17  ページ： 16-23,191  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： アンドロイドオペレーティングシステムは市場占有率が最も高い移動操作システムであり、アンドロイドプラットフォームに基づく悪意のあるソフトウェアも爆発性の増加を呈しているが、現在有効な手段でアンドロイドの悪意行為の検出を行っていない。アンドロイドの悪意の挙動を分析することによって,BAYESIANネットワークに基づく機械学習アルゴリズムを用いてアンドロイドの悪意を検出し,静的解析によってアンドロイドファイルの静的特性を抽出した。アンドロイドの悪意のある静的解析とBAYESIANネットワークを結合して,最終的にBAYESIANネットワークモデルを構築するために提案した方法を使用することによって,提案したアンドロイド挙動検出モデルの有効性を実験によって検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 静特性 ,  *検出法 ,  爆発性 ,  学習アルゴリズム ,  市場占拠率 ,  *ネットワーク ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  静的解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Android ,  machine learning ,  feature selection ,  Bayesian network

分類 (3件)： 設備管理  (KB02020X) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayesネットワーク ,  アンドロイド ,  行為 ,  検出方法