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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重的安全威脅，Android手機的安全形勢日益嚴峻。Android惡意軟件的快速高效檢測成為目前的一個研究熱點。
隨著機器學習算法的廣泛應用，許多研究者嘗試借助機器學習方法進行Android惡意軟件檢測研究。通過訓練機器學習分類器可模擬Android軟件的行為，從而準確地區分良性軟件和惡意軟件。訓練機器學習分類器的特征包括Android軟件的靜態特征和動態特征，通過對Android軟件安裝包（ Android PacKage，APK）逆向處理可獲得如權限、API和意圖等靜態特征；通過監測APK文件運行過程的實時信息可獲取如系統調用、網絡流量等動態特征。相比之下，靜態特征的獲取不需要執行惡意軟件，對系統的干擾小且易于統計分析，已成為較常用的特征提取方法。
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