揭示安卓恶意软件检测中的机器学习解决方案关键

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机器学习方法对于安卓恶意软件检测起到了关键作用，而本文则通过实证分析全面调查了基于机器学习的安卓恶意软件检测的研究进展，并总结出一些建议以引导未来的研究。

移动恶意软件的增加使得机器学习动态分析方法变得重要。一种名为一致性预测的新型机器学习框架结合了随机森林分类器，对1866个恶意应用程序和4816个良性应用程序进行了性能测试。实验结果证明了该方法的有效性和无偏性。