【摘 要】
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传统的基于权限的Android恶意软件检测方法检测率较高，但存在较高的误报率，而基于函数调用的检测方法特征提取困难，难以应用到移动平台上。因此，在保留传统权限特征的基础上，提出
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传统的基于权限的Android恶意软件检测方法检测率较高，但存在较高的误报率，而基于函数调用的检测方法特征提取困难，难以应用到移动平台上。因此，在保留传统权限特征的基础上，提出了以权限和资源文件多特征组合方式的朴素贝叶斯检测方法，该方法所选特征提取简便，且具有较低的误报率，有效弥补传统检测方法的不足。实验从4396个恶意样本和4500个正常样本中随机抽取5组恶意样本和5组正常样本集，分别作了基于权限和基于多特征的对比实验。实验结果表明，与基于权限的分类方法相比，基于多特征的分类方法能显著地降低误报率，因此
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