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为进一步提高Android恶意应用的检测效率,提出一种基于BHNB(Bagging Hierarchical Na?ve Bayesian)的细粒度Android恶意应用检测模型。该模型首先对样本库中的应用进行类别划分,并分别对其进行动态分析,提取各个应用程序的行为信息作为特征;然后,采用层次朴素贝叶斯HNB(Hierarchical Na?ve Bayesian)分类算法对各类应用特征集合进行分别训练,从而构建出多个层次朴素贝叶斯分类器;最后,采用Bagging集成学习方法对构建出的多个层次朴素贝