-
数据集名称 恶意软件数量 软件收集时间 软件检测方法 下载链接 VirusShare[24] 34311879 2011至今 未说明 https://virusshare.com AndroZoo[25] 1302968 2011至今 VirusTotal https://androzoo.uni.lu ArgusLab[26] 24650 2010～2016 VirusTotal http://amd.arguslab.org Drebin[28] 5560 2010～2012 VirusTotal http://contagiominidump.blogspot.com ISCX[29] 1929 2012～2015 VirusTotal https://www.unb.ca/cic/datasets/index.html Genome[30] 1260 2010～2011 未说明 http://www.malgenomeproject.org Contagio[27] 252 2011～2018 未说明 http://contagiominidump.blogspot.com 表 1 Android恶意软件公开数据集统计表
-
表 2 公司合作及数据采集统计表
-
研究工作 评价指标 深度学习模型 传统机器学习模型 支持向量机 决策树 朴素贝叶斯 逻辑回归 随机森林 K最近邻 文献[12] m4 96.5 80.0 77.5 79.0 78.0 文献[14] m1 100 53.3 47.0 m2 98.3 34.8 54.0 m4 99.4 66.0 82.0 文献[19] m1 95.77 92.08 75.09 79.22 64.18 m2 97.84 93.75 98.64 91.82 95.91 m4 96.76 92.84 82.95 83.86 71.19 文献[22] m1 99.52 94.23 93.77 95.64 97.04 95.40 m2 99.83 95.89 94.68 95.90 94.69 93.16 m3 99.74 95.05 94.22 95.77 95.85 94.27 m4 99.68 94.97 94.13 95.82 95.93 94.29 文献[32] m1 94.82 87.6 92 76.5 93.8 m2 97.76 87.5 92 76.8 93.8 m5 90.86 94.4 95.5 85.5 97.1 m6 9.14 5.6 4.5 14.5 2.9 m7 2.24 24.2 13.9 38 12 注：各评价指标的含义如下。m1：精确率(Precision)，m2：召回率/真正率(recall/TPR)，m3：F-measure，m4：准确率(accuracy)，m6：假正率(FPR)，m7：假负率(FNR) 表 3 在相同数据下现有深度学习模型与传统机器学习模型效果对比统计表(%)
-
研究工作 机器学习模型 m1(%) m2(%) m3(%) m4(%) m6(%) m7(%) m8(s) 文献[11] 深度学习 98 99 文献[28] 支持向量机 93.9 文献[62] 决策树 78 文献[63] 朴素贝叶斯 93 文献[61] K最近邻 99 文献[64] 极限梯度提升决策树 97 97 文献[35] 深度学习 96 93 9 0.5 文献[28] 支持向量机 94.0 1.0 0.75 文献[65] 随机森林 95.3 92 0.34 19.8 文献[39] 深度学习 98.84 98.47 98.65 98.86 文献[66] 逻辑回归 80.99 87.11 83.93 83.26 文献[44] 深度学习 98.98 1.58 文献[67] 随机森林 97.42 4.33 文献[20] 深度学习 99 95 97 98 文献[68] 支持向量机 98 文献[69] 朴素贝叶斯 94 91 92 91 文献[67] 随机森林 98 97 97 97 注：各评价指标的含义如下。m1：精确率(Precision)，m2：召回率/真正率(recall/TPR)，m3：F-measure，m4：准确率(accuracy)，m6：假正率(FPR)，m7：假负率(FNR)，m8：检测时间 表 4 在不同数据不同特征下现有基于深度学习的方法与基于传统机器学习的方法效果对比统计表
-
研究工作 m1 m2 m3 m4 m6 m7 文献[11] 99 98 文献[19] 96.8 文献[20] 86 87 文献[35] 96 93 9 0.5 文献[20] 99.3 99 3 2.5 文献[39] 98.87 98.47 98.65 98.86 文献[13] 83.24 87.67 85.39 84.95 文献[18] 94.76 91.31 93.00 93.10 文献[20] 67 98.47 71.00 69.00 文献[44] 98.98 1.58 文献[20] 89.50 6.72 文献[32] 98.09 99.56 98.82 98.5 文献[33] 93.96 93.36 93.68 93.68 文献[19] 96.78 96.76 96.76 96.76 文献[20] 99 95 97 98 文献[21] 95.31 文献[35] 93 文献[33] 93.68 注：各评价指标的含义如下。m1：精确率(Precision)，m2：召回率/真正率(recall/TPR)，m3：F-measure，m4：准确率(accuracy)，m6：假正率(FPR)，m7：假负率(FNR) 表 5 基于深度学习的Android恶意软件检测工作效果互相对比统计表(%)
图共
0 个 表共
5 个