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針對當前Android平臺資源受限及惡意軟件檢測能力不足這一問題，以現有Android安裝方式、觸發方式和惡意負載方面的行為特征為識別基礎，構建了基于ROM定制的Android軟件行為動態監控框架，采用信息增益、卡方檢驗和Fisher Score的特征選擇方法，評估了支持向量機（SVM）、決策樹、K一鄰近（KNN）和樸素貝葉斯（NB）分類器四類算法在Android惡意軟件分類檢測方面的有效性。通過對20916個惡意樣本及17086個正常樣本的行為日志的整體分類效果進行評估，結果顯示，SVM算法在惡意軟件判定上準確率可以達到93%以上，誤報率低于2%，整體效果最優。可應用于在線云端分析環境和檢測平臺，滿足海量樣本處理需求。
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