一种基于行为的Android恶意软件家族聚类方法

基于同一家族恶意软件在行为上的相似性特征,提出了一种基于行为的Android恶意软件家族聚类方法.该方法构建了软件行为刻画特征集合,通过定制ROM的方式来构建行为捕获机制并采集恶意软件的行为日志,基于行为日志提炼恶意软件特征集,使用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法进行家族聚类.通过对大量已经人工分类的恶意软件进行评估,实验结果表明,在最优情况下,本方法在聚类准确率上达到了91.3%,在测试样本识别预测上正确率达到了82.3%.