Android malware dataset for machine learning 2

Dataset consisting of feature vectors of 215 attributes extracted from 15,036 applications (5,560 malware apps from Drebin project and 9,476 benign apps). The dataset has been used to develop and evaluate multilevel classifier fusion approach for Android malware detection, published in the IEEE Transactions on Cybernetics paper 'DroidFusion: A Novel Multilevel Classifier Fusion Approach for Android Malware Detection'. The supporting file contains further description of the feature vectors/attributes obtained via static code analysis of the Android apps.

本数据集包含从15036个安卓应用中提取的215项属性特征向量，其中涵盖来自Drebin项目的5560个恶意应用，以及9476个良性应用。该数据集已被用于开发并评估面向安卓恶意软件检测的多级分类器融合方法，相关研究成果发表于《IEEE控制论汇刊》的论文《DroidFusion：一种面向安卓恶意软件检测的新型多级分类器融合方法》。附带的支持文件进一步说明了通过对安卓应用进行静态代码分析得到的特征向量与属性的相关细节。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含从15,036个Android应用程序中提取的215个特征向量，其中5,560个为恶意软件，9,476个为良性应用，用于支持Android恶意软件检测的机器学习研究。它基于静态代码分析生成，旨在开发和评估多级分类器融合方法，相关成果已发表在IEEE Transactions on Cybernetics上。数据集适用于系统安全、模式识别和数据挖掘等领域，采用CC BY 4.0许可证开放共享。