안드로이드 악성앱 탐지 및 분류를 위한 알고리즘 개발

 

악성앱 탐지 정확도
 전체 결과 중 정상앱과 악성앱을 정확히 탐지한 비율을 측정합니다.
 
카테고리실제결과
MalwareBenign
실험결과MalwareTrue PositiveFalse Positive
BenignFalse NegativeTrue 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.

카테고리패밀리 명패밀리 수실험결과
일치비일치
실제결과Family 1T1A1B1
Family 2T2A2B2
............
Family nTnAnBn

\[ Accuracy = \frac{A_1+A_2+…+A_n}{T_1+T_2+…+T_n} \]