摘要：Android平台已经成为最受欢迎的智能手机系统,作为Android安全的重要组成部分,Permission机制受到了广泛关注。目前的研究主要集中在静态分析应用申请的Permission上,但实验表明大量应用申请的Permission并没有全部使用,将使用应用实际使用的Permission作为分析对象更能体现应用的特征。本文提出了一种基于静态分析应用申请和实际使用的Permission来检测恶意软件的方法,采用5种常用的机器学习的算法,在包含1395个正常样本和1298个异常样本的数据集上进行了实验。实验结果表明,使用应用实际使用的Permission可以有效提高对恶意软件的检测率。

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