안드로이드 악성앱 탐지 및 분류를 위한 알고리즘 개발
악성앱 탐지 정확도
전체 결과 중 정상앱과 악성앱을 정확히 탐지한 비율을 측정합니다.
카테고리 | 실제결과 | ||
Malware | Benign | ||
실험결과 | Malware | True Positive | False Positive |
Benign | False Negative | True Negative |
- True Positive는 실제 Malware(True)를 Malware(True)로 정확하게 예측한 상황을 의미함
- True Negative는 실제 Benign(False)를 Benign(False)로 정확하게 예측한 상황을 의미함
- False Positive는 실제 Benign(False)을 Malware(True)로 예측한 상황을 의미함 (오탐)
- False Negative는 실제 Malware(True)를 Benign(False)로 예측한 상황을 의미함 (미탐)
\[ Accuracy = \frac{True Positive + True Negative}{True Positive + False Positive + False Negative + True Negative} \]
악성앱 패밀리 분류 정확도
전체 결과 중 악성 앱의 실제 패밀리를 정확히 탐지한 비율을 측정합니다.
카테고리 | 패밀리 명 | 패밀리 수 | 실험결과 | |
일치 | 비일치 | |||
실제결과 | Family 1 | T1 | A1 | B1 |
Family 2 | T2 | A2 | B2 | |
... | ... | ... | ... | |
Family n | Tn | An | Bn |
\[ Accuracy = \frac{A_1+A_2+…+A_n}{T_1+T_2+…+T_n} \]