混合特征的涉诈类APP分析模型的构建与研究

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摘  要： 针对涉诈类APP分类难的问题，通过N-gram、主成分分析法等方法对Dalvik字节码与权限特征形成的特征码进行降维，利用K-Means++聚类算法构建APK涉诈家族分析模型，实现对涉诈类APP进行分类的目的。

关键词： 涉诈类APP； Dalvik字节码； 权限； K-Means++

中图分类号：TP391.4          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）12-81-04

Research on analysis model of fraud-related APP based on mixed features

Xia Yidan， Li Qiaoyu， Shi Junfan

（Zhejiang Police College， Hangzhou， Zhejiang 310000， China）

Abstract： Aiming at the problem of difficult classification of fraud-related APPs， N-gram， principal component analysis and other methods are used to reduce the dimension of the feature codes formed by Dalvik bytecode and permission features， and K-Means++ clustering algorithm is used to construct the analysis model of APK fraud-related family， so as to achieve the purpose of classifying fraud-related APPs.

Key words： fraud-related APP; Dalvik bytecode; permission; K-Means++

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随着智能手机在我国普及，人们上网的方式也随之发生变化。（剩余5573字）