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惡意軟件具有隱蔽性強、竊取用戶隱私和惡意扣費等特點，給Android手機用戶帶來日益嚴(yán)重的安全威脅，Android手機的安全形勢日益嚴(yán)峻。Android惡意軟件的快速高效檢測成為目前的一個研究熱點。
隨著機器學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用，許多研究者嘗試借助機器學(xué)習(xí)方法進行Android惡意軟件檢測研究。通過訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)分類器可模擬Android軟件的行為，從而準(zhǔn)確地區(qū)分良性軟件和惡意軟件。訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)分類器的特征包括Android軟件的靜態(tài)特征和動態(tài)特征，通過對Android軟件安裝包（ Android PacKage，APK）逆向處理可獲得如權(quán)限、API和意圖等靜態(tài)特征；通過監(jiān)測APK文件運行過程的實時信息可獲取如系統(tǒng)調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)流量等動態(tài)特征。相比之下，靜態(tài)特征的獲取不需要執(zhí)行惡意軟件，對系統(tǒng)的干擾小且易于統(tǒng)計分析，已成為較常用的特征提取方法。
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