摘要：Android操作系统是市场占有率最高的移动操作系统，基于Android平台的恶意软件也呈现爆发式的增长，而目前仍然没有有效的手段进行Android恶意行为的检测，通过分析Android恶意行为的特点，采用基于贝叶斯网络的机器学习算法进行Android恶意行为的检测，通过静态分析的方法进行Android文件静态特征的提取，将Android恶意应用的静态分析与贝叶斯网络相结合，最后通过使用提出的方法构建贝叶斯网络模型，通过实验验证了提出的Android恶意行为检测模型的有效性。

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