16、J48分类器在恶意软件检测中的应用与结果分析

J48分类器在恶意软件检测中的应用与结果分析

1. 引言

随着移动设备的普及，Android操作系统已经成为最受欢迎的移动平台之一。然而，这也使得Android成为恶意软件的主要目标。为了保护用户免受恶意软件的侵害，研究人员不断探索新的检测方法。机器学习作为一种强大的工具，在恶意软件检测中发挥了重要作用。J48分类器作为决策树算法的一种，因其简单易懂、计算效率高等特点，在恶意软件检测领域得到了广泛应用。

2. J48分类器简介

J48分类器是C4.5算法的开源实现，属于决策树分类器的一种。它通过递归地选择最佳属性来分割数据集，最终形成一棵树形结构。J48分类器的优点包括但不限于：

• 计算复杂度低
• 对缺失值处理友好
• 不需要大量的参数调整
• 易于解释和可视化

这些特性使得J48分类器非常适合用于恶意软件检测，尤其是在需要快速响应和易于理解结果的场景下。

3. 数据集与实验设置

为了评估J48分类器在恶意软件检测中的表现，实验选择了多种类型的恶意软件样本，包括Dridex、Locky、TeslaCrypt、Vawtrak、Zeus、DarkComet、CyberGate、Xtreme和CTB-locker。这些样本涵盖了不同的恶意软件家族，确保了实验结果的广泛适用性。

3.1 数据预处理

在进行分类之前，必须对原始数据进行预处理。预处理步骤包括：

• 清洗数据：移除重复项和无效数据
• 特征提取：从APK文件中提