作者：文 龙,师源懋 (电子科技大学，零八一电子集团有限公司)

摘 要:针对物联网应用平台受 Android 程序恶意攻击时,对其恶意行为特征关联信息挖掘不足,导致检测识别 准确性较低的问题,提出基于连续隐马尔可夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)的物联网应用平台 Android 程序恶意行为特征检测方法。 采用云融合调度方法分析恶意行为的大数据特征,构建恶意行为特征信息加载 和关联特征融合模型;结合特征信息重组和空间结构匹配方法,挖掘恶意行为的关联规则分布集;采用 CHMM 模糊 聚类方法聚类恶意行为的关联信息,实现对物联网应用平台 Android 程序恶意行为优化识别。 仿真测试结果表明,采 用该方法进行物联网应用平台 Android 程序恶意行为识别的检测率较高,漏报率和误报率较低,提高了物联网应用平 台 Android 程序恶意行为的辨识能力。

关键词:CHMM;物联网;应用平台;Android 程序;恶意行为

（来源： 自动化与仪器仪表 2021年第8期）

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