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针对日益泛滥的虚假安卓APP，分析了安卓APP的多方面特征，设计并实现了一种基于静态分析的虚假安卓APP分析与检测系统。系统通过反编译安卓APK文件，分析并提取出包的信息和代码特征作为分类的特征向量，采用多种机器学习算法进行分类，并对其虚假程度进行分析与检测。通过实验对比不同机器学习算法在虚假安卓APP分类与检测的准确率，分析了不同机器学习算法的局限性。实验结果表明，该系统能够高效率、高准确率地检测虚假安卓APP。