为提高Android恶意软件检测准确率,提出一种基于特征贡献度的特征选择算法。针对现有Android应用数据集特征的分布特点,通过计算特征的类内以及类间贡献度,设定阈值筛选出贡献度高的特征数据,用于恶意应用检测分类。实验结果表明,所提算法能有效且可靠地检测恶意应用,其准确率和召回率十分接近,适用于恶意应用检测;与传统特征选择算法相比,该算法可以在较少特征数量的情况下达到理想的检测效果。
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