基于数据挖掘和情感分析的欺诈软件检测方法

摘要

随着智能手机的普及和移动设备应用程序的广泛使用，网络安全面临着前所未有的挑战，其中欺诈软件成为主要的威胁之一.欺诈软件通过虚假广告、诱导性内容或欺诈行为来欺骗用户，导致用户隐私泄露、财产损失等问题，对个人和组织的信息安全构成严重威胁.提出一种基于数据挖掘和情感分析的欺诈软件检测方法，通过综合考虑应用程序的外观和用户反馈，更全面高效地检测欺诈软件.基于对谷歌应用商店的应用进行系统性地数据清洗和人工审查，构建包含9 092条数据的样本数据集，并对该方法进行了全面评估.实验结果表明，该方法在现实世界数据集上达到了99.24%的准确率，相较于其他方法表现出更低的误报率和漏报率.表明该方法在欺诈软件检测领域具有显著的效果和潜力.

关键词

安卓 / 移动应用 / 欺诈软件 / 数据挖掘 / 情感分析