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随着Android系统的流行与普及，Android软件的种类和数目激增，但是其中存在着不少窃取用户隐私、恶意扣费的软件。因此，Android恶意软件的检测技术一直是人们关注和研究的热点。论文在介绍支持向量机以及Android恶意软件检测后，将二者有效地结合，构建由权限、监听的系统事件、敏感API以及权限率组成的特征向量，并且建立了基于支持向量机的Android恶意软件静态检测模型。最后，论文通过模型的测试验证了该方法的有效性。