基于人工智能的APK特征分析用于Android恶意软件检测与分类

来源资料档案｜归入“销售、客服与行为交互”。 原始资料摘要：引言：本研究旨在开发一个创新框架，通过将静态分析与人工智能（AI）方法相结合来增强Android恶意软件检测。

主要目标是从应用程序包中识别关键特征，并利用这些特征实现高精度分类。 方法：采用静态分析框架从Android应用程序包中提取全面特征——如清单数据、API（应用程序编程接口）调用、权限和字节码模式。

为实现最优特征选择，应用方差分析（ANOVA）技术将120个不同特征归入有意义的类别，从而生成稳健的特征向量。 随后训练了一个机器学习分类器。