XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和诉
中国的杂质和诉讼涉及ClimateChange ...
to climate change.............................................................................. 3
使用机器学习的Android恶意软件多类分类：评估随机森林，人工神经网络和诉讼的性能
摘要。这项研究研究了使用静态和动态分析方法来检测和分类的机器学习技术，即随机森林，人工神经网络和卷积神经网络的有效性。通过将恶意软件分类为广告软件，勒索软件，索引软件和SMS恶意软件来利用CICINVESANDMAL2019数据集，多类分类。静态分析检查了权限和意图，而动态分析则集中于API调用和网络流。使用准确性，召回，精度，F1分数，训练时间和测试时间评估模型的性能。结果表明，在静态和动态分析中，随机森林比深度学习模型的优越性，静态分析的性能比动态分析更好。这项研究通过提供对不同机器学习算法和分析方法的有效性的见解来为Android恶意软件检测的领域做出了贡献，从而突出了随机森林的潜力，以实现有效，准确的恶意软件多类分类。