Android malware dataset for machine learning|机器学习数据集|Android恶意软件检测数据集

该数据集包含从15,036个移动应用程序中提取的215个特征向量，其中5,560个被分类为恶意软件，9,476个被分类为良性。数据集用于二元分类，目标变量区分恶意软件和良性应用程序。特征分为四个类别：API调用签名、清单权限、意图和命令签名。

原始信息汇总

Android Malware Detection Using Machine Learning

数据集

• 来源: FigShare
• 描述: 包含215个特征向量，来自15,036个移动应用程序，其中5,560个被标记为恶意软件，9,476个被标记为良性。数据集结构为215列和15,036行，用于二分类任务，目标变量区分恶意软件(S)和良性(B)应用。每个特征以二进制格式编码，0表示特征不存在，1表示特征存在。
• 类别分布:
  • 恶意软件: 5,560
  • 良性应用: 9,476
• 特征分类:
  • API调用签名
  • 清单权限
  • 意图
  • 命令签名

机器学习模型

• 测试模型:
  • 随机森林
  • XGBoost
  • LightGBM
  • 额外树分类器
  • 逻辑回归
  • 支持向量机
  • AdaBoost
  • 决策树
  • Bagging
  • 贝叶斯
• 最佳模型: XGBoost
  • 准确率: 0.986698
  • 精确率: 0.98914
  • 召回率: 0.975022
  • F1分数: 0.982031
  • ROC AUC: 0.998764

模型调优

• 调优方法: GridSearchCV
• 最佳参数:
  • colsample_bytree: 0.8
  • learning_rate: 0.2
  • max_depth: 7
  • n_estimators: 200
  • subsample: 1.0

部署

• 部署方式: Docker容器
• API访问: http://localhost:8080/docs
• APK分析: 用户提交APK后，系统通过逆向工程提取特征，用于预测应用状态。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于15,036个移动应用程序的特征向量，其中包括5,560个来自Drebin项目的恶意软件和9,476个良性应用。数据集包含215个不同的属性，分为四个类别：API调用签名、清单权限、意图和命令签名。每个属性以二进制格式编码，0表示属性的缺失，1表示其存在。这种结构设计用于二元分类，目标变量区分恶意软件和良性应用。

特点

该数据集的主要特点在于其丰富的特征集和平衡的类别分布。215个特征涵盖了应用程序的多个关键方面，确保了分类模型的全面性。此外，数据集的类别分布显示了恶意软件和良性应用的合理比例，有助于模型训练的均衡性。这种设计使得数据集在机器学习模型评估中表现出色，特别是在二元分类任务中。

使用方法

使用该数据集时，用户可以通过提取APK文件的特征来进行应用程序的分类预测。首先，用户需要对APK文件进行逆向工程，以提取所有必要的特征。随后，这些特征将被输入到预训练的机器学习模型中，以确定应用程序的状态。为了简化部署，数据集的创建者提供了基于Docker的API接口，用户可以通过运行Docker容器并访问指定的URL来测试应用程序的分类功能。

背景与挑战

背景概述

随着移动设备的普及，Android恶意软件的检测成为信息安全领域的重要课题。Android Malware Dataset for Machine Learning数据集由Drebin项目提供，包含15,036个移动应用程序的特征向量，其中5,560个被标记为恶意软件，9,476个为良性应用。该数据集由215个特征组成，分为API调用签名、清单权限、意图和命令签名四类，旨在支持二元分类任务，区分恶意软件与良性应用。数据集的构建不仅为机器学习模型提供了丰富的训练数据，还为Android恶意软件检测技术的研究提供了坚实的基础。

当前挑战

尽管Android Malware Dataset for Machine Learning数据集为恶意软件检测提供了宝贵的资源，但其构建过程中仍面临若干挑战。首先，数据集的特征提取过程复杂，需要从APK文件中逆向工程提取特征，这一过程既耗时又技术要求高。其次，数据集的类别不平衡问题显著，恶意软件样本数量远少于良性应用，这可能导致模型在训练过程中偏向于良性应用的分类。此外，随着Android系统的不断更新，恶意软件的特征也在不断演变，如何保持数据集的时效性和代表性是一个持续的挑战。

常用场景

经典使用场景

在移动应用安全领域，Android恶意软件数据集被广泛用于构建和评估机器学习模型，以区分良性应用与恶意软件。该数据集通过提取应用的215个特征，包括API调用签名、权限声明、意图和命令签名，为模型训练提供了丰富的信息源。通过使用如XGBoost等高级算法，研究者能够实现高达98.67%的准确率，显著提升了恶意软件检测的效率和精度。

实际应用

在实际应用中，Android恶意软件数据集被用于开发和部署实时恶意软件检测系统。例如，通过构建REST API并封装在Docker容器中，企业可以快速部署这一检测系统，对上传的应用进行实时分析和分类。这种应用不仅提高了企业对移动应用安全管理的效率，也为终端用户提供了更安全的应用环境，减少了恶意软件对个人和企业数据安全的威胁。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者们开发了多种先进的恶意软件检测模型，如XGBoost、LightGBM等，这些模型在多个国际会议和期刊上被广泛引用和讨论。此外，该数据集还激发了关于特征工程和模型优化的深入研究，推动了机器学习在安全领域的应用创新。例如，有研究通过结合深度学习技术，进一步提升了检测模型的性能，为恶意软件检测领域带来了新的突破。