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J-GLOBAL ID：201502205538574202   整理番号：15A1119423

特徴重み付きK最近接SVMに基づくAndroid異常侵入検出の研究【Powered by NICT】

Research of Android Abnormal Intrusion Detection Based on Feature-weighted K-nearest-neighbor SVM

著者 (3件)： Sun Min (Dep. of Computer and Information Technol., Shanxi Univ., Taiyuan) ,  Xu Caixia (Dep. of Computer and Information Technol., Shanxi Univ., Taiyuan) ,  Gao Yang (Dep. of Computer and Information Technol., Shanxi Univ., Taiyuan)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 42  号： 4  ページ： 116-118,131  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： 本論文では,AndroidプラットフォームのためのFWKN SVM(特徴重み付きK最近接サポートベクトルマシン)に基づく異常侵入検出法を提案した。,実用的な応用における従来のSVMの限界を解析し,トレーニングセットを少なくするために特徴重み付きK最近傍法を提案した。,システム挙動を定義し,システムのモバイル不正ソフトウェアの影響に従った,試験セットと訓練セットはアンドロイド電話上で実装されたデータ収集モジュールを用いて構築した。最後に,トレーニングセットを訓練し,SVM分類器を構築するために特徴重み付きK最近傍法を用い,テストセットを予測した。シミュレーション結果はFWKN SVM分類法は,Android異常侵入検出において優れた性能を持つことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モジュール ,  電話 ,  携帯電話 ,  シミュレーション ,  データ収集 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 分類法 ,  SVM分類 ,  ヒューマノイドロボット ,  訓練 ,  *侵入検知 ,  *アンドロイド , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： SVM ,  Android ,  侵入 ,  研究