基于随机森林分类方法的Android平台恶意应用检测方法

摘要

本发明公开了一种基于随机森林分类方法的Android平台恶意应用检测方法。包括下列步骤：获取APP样本，包括恶意和善意的APP样本；获取APP的所有可申请权限列表、API信息，得到权限集和API集；提取APP样本的静态特征，包括所申请的权限、所调用的API；基于各APP样本的静态特征、权限集和API集构建样本库，所述样本库包括的表项有：APP标识符、区分善意和恶意的类型标识符、对权限集中各权限的申请标识符、对API集中的各API的调用标识符；基于样本库构建随机森林的每棵决策树，得到随机森林分类器；基于随机森林分类器对待检测APP进行检测。本发明的实施，能实现对恶意APP的高效检测，提高Android平台的安全性。