基于决策树的Android恶意应用检测方法的研究

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Android恶意应用对人们的危害越来越严重,因此,提出一种行之有效的恶意应用检测方法迫在眉睫。在Android系统中,一些敏感Ap I的操作都需要申请相应的权限,要实现某个恶意功能需要多个权限的配合。文中提取了应用程序的权限信息,利用频繁模式挖掘算法Apriori和决策树实现了对应用的检测分类。实验结果表明,该方法可行有效,检测率达90%。
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