信息网络安全 ›› 2016, Vol. 16 ›› Issue (1): 45-50.doi: 10.3969/j.issn.1671-1122.2016.01.009

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基于优化模糊C均值的手机恶意软件检测

黄世锋, 郭亚军(), 崔建群, 曾庆江   

  1. 华中师范大学计算机学院,湖北武汉 430079
  • 收稿日期:2015-11-17 出版日期:2016-01-01 发布日期:2020-05-13
  • 作者简介:

    作者简介: 黄世锋(1989-),男,湖北,硕士研究生,主要研究方向为信息安全;郭亚军(1965-),男,湖北,教授,博士,主要研究方向为信息安全、物联网等;崔建群(1974-),女,湖北,教授,博士,主要研究方向为网络通信、网络管理等;曾庆江(1966-),男,湖北,工程师,硕士,主要研究方向为数据挖掘。

  • 基金资助:
    基金项目: 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]

Mobile Malware Detection Based on Optimized Fuzzy C-Means

Shifeng HUANG, Yajun GUO(), Jianqun CUI, Qingjiang ZENG   

  1. School of Computer, Central China Normal University, Wuhan Hubei 430079, China
  • Received:2015-11-17 Online:2016-01-01 Published:2020-05-13

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。

关键词: 恶意软件检测, 智能蝙蝠算法, 模糊C均值

Abstract:

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 a better global search capability and optimization precision, and the FCM optimized by IBA has higher stability and better clustering accuracy , and the effect is good for mobile malware detection.

Key words: malware detection, intelligent bat algorithm (IBA), fuzzy C-means (FCM)

中图分类号: