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基于优化模糊C均值的手机恶意软件检测

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成果类型:
期刊论文
作者:
黄世锋;郭亚军;崔建群(崔建群);曾庆江#&#&#HUANG Shifeng;GUO Yajun;...
作者机构:
华中师范大学计算机学院,湖北武汉,430079
语种:
中文
关键词:
恶意软件检测;智能蝙蝠算法;模糊C均值
关键词(英文):
intelligent bat algorithm(IBA);fuzzy C-means(FCM)
期刊:
信息网络安全
ISSN:
1671-1122
年:
2016
期:
1
页码:
45-50
基金类别:
国家自然科学基金[61170017] 华中师范大学中央高校基本科研业务费项目[CCNU2015GF0004]
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
计算机学院
摘要:
为了提高手机恶意软件检测的有效性,文章采用优化的模糊C均值(FCM)聚类算法对海量恶意软件进行自动分类检测。首先通过引入万有引力算子增强蝙蝠算法的群体联动性,提出了一种智能蝙蝠算法(IBA),用智能蝙蝠算法优化模糊C均值,优化后的FCM能够显著提高手机恶意软件的检测效率。仿真实验表明,IBA具有较好的全局搜索能力和优化精度,用其优化后的FCM具有更高的稳定性和更好的聚类精度,对手机恶意软件检测效果良好。
摘要(英文):
In order to improve the effectiveness of mobile malware detection, the optimized euzzy C-means(FCM) clustering algorithm is used to classify and detect massive amounts of malware automatically. Firstly, this paper presents a new algorithm named of intelligent bat algorithm(IBA) by introducing a gravitation operator to enhance the linkage of the Bat algorithm, and uses it to optimize the FCM. After the optimization, the FCM can significantly improve the detection efficiency of mobile malware. The simulation experiments show that the IBA has ...

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