10、移动恶意软件与良性软件的聚类分析：算法比较与性能评估

Python

于 2025-09-26 15:49:11 发布

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分类专栏：机器学习赋能网络安全文章标签：移动恶意软件良性软件 CPU-RAM使用率

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移动恶意软件与良性软件的聚类分析：算法比较与性能评估

1. 实验背景与数据收集

移动设备面临的威胁日益增长，其中 SMS 攻击是对所有移动用户的重大威胁。这种攻击主要涉及创建和分发恶意软件，这些恶意软件会在用户不知情或未经同意的情况下进行未经授权的通话或发送短信，并将费用转嫁给用户。

为了进行实验，从良性和恶意软件仓库中各收集了五个样本。实验结果仅用于演示和理解。通过观察这五个恶意软件和五个良性软件样本在一段时间内的 CPU 和 RAM 使用情况，并将不同时刻的 CPU 和 RAM 使用情况绘制成图。在图中，红色点表示恶意样本，绿色点表示良性样本。

算法	恶意软件类型	恶意软件数量	准确率 (%)	提取特征
k - means	SMS	5	63.88	CPU–RAM 使用率
DBSCAN	SMS	5	63.88	CPU–RAM 使用率
Hierarchical	SMS	5	63.88

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72、DroidClassiﬁer：高效的移动恶意软件分类与检测方案

10-17

DroidClassiﬁer 是一种基于网络流量中多维应用层数据的高效移动恶意软件分类与检测方案。该方法通过计算请求的原始分数和zscore范围，自适应设定阈值，并结合聚类机制实现对不同恶意软件家族的精准识别。博文详细介绍了其检测流程、评估指标及在不同聚类数下的表现，结果显示在1000个聚类时达到94.66%的检测准确率。相较于其他方法，DroidClassiﬁer在效率和准确性上均有优异表现，尤其适用于路由器端的实时检测。同时，文章也指出其在处理HTTPS加密、训练数据依赖性和对抗逃避策略方面的局限性，并

71、DroidClassiﬁer：高效的移动恶意软件分类与检测系统

10-16

DroidClassiﬁer是一种高效的移动恶意软件分类与检测系统，通过分析Android应用的HTTP网络流量，提取关键特征并构建恶意软件数据库，结合加权评分机制与z分数模型实现对恶意软件家族的精准分类。系统引入聚类模块，在检测阶段减少冗余请求评估，显著提升检测效率。该方法不仅能够区分良性和恶意流量，还能自动将恶意软件归类到具体家族，具有高准确性和实用性，适用于大规模移动应用安全监控场景。

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9、支持向量机与聚类在恶意软件检测中的应用

Python的专栏

09-25

本文探讨了支持向量机（SVM）与聚类算法在恶意软件检测中的应用。首先介绍了SVM在安卓恶意软件静态检测、DDoS攻击识别及物联网设备防护中的实践，并分析其性能指标与局限性，指出动态特征的重要性。随后详细阐述了聚类的基本类型、常用算法及其在恶意软件分类中的流程，强调无监督学习在发现潜在模式方面的优势。最后提出将SVM与聚类结合的综合应用思路，并展望未来方向，包括动态行为分析、多模态数据融合与深度学习技术的引入，以提升恶意软件检测的准确性与适应性。

28、基于聚类特征选择与安卓恶意软件检测系统研究

u9v0w的博客

06-02

5、恶意软件网络行为分析与利用

yhn456789的博客

08-25

本文通过对恶意软件与良性软件的网络行为进行深入分析，识别出多种可区分两者的行为模式，如异常ICMP使用、非典型协议连接等。结合Weka中的聚类与分类算法，实现了高准确率的恶意软件检测，假阳性率低至0%，假阴性率最低达0.6%。研究证明该方法能有效识别未知恶意软件，包括未被传统杀毒软件发现的零日样本，具备应用于企业安全、云服务和移动设备防护的实际价值。未来将优化行为库并探索更先进的机器学习算法以提升检测能力。

21、恶意软件检测与分类的进化算法应用

moon9的博客

06-27

119

本文探讨了基于操作码频率模式和进化算法在恶意软件检测与分类中的应用。首先，通过方差分析测试和邓肯多重范围检验筛选出对分类具有显著影响的操作码特征。随后，利用决策树、人工神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机等分类器进行二分类和多类分类实验，其中随机森林方法表现优异。为进一步提升分类准确性，结合蚁群优化算法和粗糙集理论进行特征选择和排名优化，最终实现了更高的分类准确率。研究表明，基于操作码频率的进化算法在恶意软件检测领域具有巨大潜力。

31、安卓恶意软件检测与分析技术综述

pandas7gardener的博客

06-20

本文综述了安卓恶意软件检测与分析技术的发展现状，系统介绍了静态分析、动态分析及其结合的混合分析技术，并重点讨论了基于人工智能的最新检测框架。文章总结了各类技术的优缺点，分析了不同框架的检测精度、资源需求及适用范围，并提出了未来的发展趋势，包括多技术融合、自适应检测、轻量级设计以及云-端协同等方向，旨在为研究人员和开发者提供有价值的参考，推动安卓安全领域的持续进步。

7、孟加拉语语料情感分析与安卓恶意软件检测综述

play7的博客

06-21

本博客综述了孟加拉语语料情感分析和安卓恶意软件检测的研究进展。在情感分析部分，比较了多种分类器（如多项朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等）在负类检测中的性能，并通过调整类权重提高特异性。在恶意软件检测部分，介绍了安卓系统的安全架构、恶意软件家族分类及检测技术，重点分析了机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机）在恶意软件分类中的应用效果。研究指出，支持向量机在两类任务中均表现优异，未来可结合深度学习等技术进一步提升检测性能。

9、网络安全漏洞管理与安卓恶意软件分析技术解析

09-07

本文深入探讨了网络安全漏洞管理与安卓恶意软件分析两大核心安全技术。在漏洞管理方面，介绍了自动化通知、误报验证、实时修复及回滚机制，并展示了实验结果与集成流程；在安卓恶意软件分析方面，系统解析了静态分析（基于代码、API、权限等）与动态分析（基于系统调用、行为特征等）的主流技术与工具，比较了各类方法的优缺点与检测效果。最后提出结合多种技术手段并融合人工智能以应对未来安全挑战，保障网络与移动设备安全。

恶意软件与良性软件聚类分析：基于CPU-RAM使用情况

### 恶意软件与良性软件聚类分析：基于CPU - RAM使用情况 #### 1. 实验背景与数据收集移动设备面临着各种威胁，其中短信攻击是对所有移动用户的重大威胁。短信攻击主要涉及创建和分发恶意软件，这些恶意软件会在...

基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现

11-25

五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

lv_0_20251125195629.mp4

11-25

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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧

11-25

NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧

中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip

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11-25

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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）

11-25

【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。

DriverBooster12pro

11-25

DriverBooster12pro

Java8与Java21切换方法[项目代码]

11-25

本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。

基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）

11-25

本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

彩虹易支付快手支付插件 – 支持微信支付宝

11-25

这是一款彩虹易支付快手支付插件支持微信/支付宝支付，已适配彩虹易支付2025/06/02：3088 版本，将压缩包丢到网站根目录解压覆盖替换。进入后台支付接口->>支付插件->>刷新支付插件，喜欢的自行部署吧！

蚁群算法聚类分析：数据处理与MATLAB实现

在聚类分析的过程中，每只蚂蚁可以代表一个聚类中心，通过在数据空间中移动蚂蚁来调整聚类中心的位置，根据数据点与蚂蚁（聚类中心）之间的距离来分配数据点到不同的簇。随着算法的迭代，蚂蚁释放的信息素浓度会根据...