InterDroid:面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法

作者：张炳; 文峥; 魏筱瑜; 任家东

来源：计算机研究与发展, 2021, 58(11): 2456-2474.

• Android恶意软件检测
• 可解释性
• 概念漂移
• 特征迁移
• 自动化机器学习

针对Android恶意软件检测存在特征引入过程主观性高、特征选择过程可解释性差、训练模型检测效果不具备时间稳定性的问题,提出了一种面向概念漂移的可解释性Android恶意软件检测方法InterDroid,该方法首先通过高质量的人工Android恶意软件分析报告引入权限、API包名、意图、Dalvik字节码4种特征.并通过自动化机器学习算法TPOT(tree-based tipeline optimization tool)获得InterDroid训练及对比算法,从而摒弃传统方法中繁复的模型选择与参数调整过程.其后,融入模型解释算法SHAP(shapley additive explanations)改进传统的特征包装方法,从而获得对分类结果具有高贡献度的特征组合用于检测模型训练.最后,通过曼惠特尼U(Mann-Whitney U,MWU)与机器学习模型的双重检验证明概念漂移现象在Android恶意软件检测中的存在性.并基于联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)算法提高检测模型对新时期Android恶意软件的检测准确率.实验表明:InterDroid筛选出的特征组合具备稳定性与可解释性.同时,InterDroid中的特征迁移模块可将自身对2019年、2020年新兴Android恶意软件的检测准确率分别提高46%,44%.

• 单位
  燕山大学