Android恶意软件检测：一种机器学习方法
密码学与安全
2025-11-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
本研究考察了决策树、支持向量机、逻辑回归、神经网络和集成方法等机器学习技术，用于检测Android恶意软件。该研究在Android应用程序数据集上评估这些模型，并分析其准确率、效率和实际应用性。关键发现表明，集成方法显示出优异的性能，但在模型可解释性、效率和准确率之间存在权衡。鉴于恶意软件 threat 的日益增加，这些发现指导了未来的研究和实际应用，以利用机器学习技术对抗Android恶意软件。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.00894,
title = {Android Malware Detection: A Machine Leaning Approach},
author = {Hasan Abdulla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.00894},
year = {2025}
}