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摘要
随着Android操作系统的不断普及与快速发展,Android恶意软件与检测工具之间的对抗也愈发激烈。如何高效、准确地识别Android恶意软件对用户的隐私保护及设备安全至关重要。针对以往文献的不足,提出了一种基于多维度特征的Android恶意软件检测方案。该方案通过对Android应用软件包进行反编译,提取应用的权限、网络证书、代码混淆等多种特征进行融合,并使用随机森林模型和支持向量机模型进行训练。实验结果表明,与单纯依赖权限与API特征的传统方法相比,该方案对恶意软件测试集的检测率可提升高达19.4%。
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