基于随机森林的恶意代码检测技术，朱鹏博，武斌，随着互联网的普及，恶意软件危害越来越大。本文提出一种基于随机森林算法的静态恶意代码检测技术。该技术通过对汇编操作码进行集

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集成多特征的Android恶意代码检测.pdf

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基于行为的恶意代码检测技术，从病毒体内提取的原始数据片断，以及该片断的位置信息。将一系列已经规定好的恶意行为做为规范，根据这些规范，去监视程序做了什么，再结合这个规范来判定程序是否是恶意代码。

恶意代码检测分类平台.zip

针对Android平台安全问题，提出了手机端和服务端协作的恶意代码检测方案，手机端应用主要采用基于permission检测技术，实现轻量级的检测。服务端检测系统主要负责对手机端提交的可疑样本进行检测，同时实现了软件行为分析，特征库更新，与手机端同步等功能。其中服务端检测技术包括基于permission检测技术、基于字节码静态检测技术和基于root权限的动态检测技术。实验测试结果表明，3种检测技术能达到较好的检测效果。