22、利用机器学习技术进行安卓应用分析

利用机器学习技术进行安卓应用分析

在安卓应用分析领域，机器学习技术正发挥着越来越重要的作用，尤其是支持向量机（SVM）在恶意软件检测方面展现出了巨大的潜力。本文将详细介绍如何使用SVM进行安卓应用分析，包括模型构建、特征设置、超参数调整、性能评估等方面，并与参数化方法进行对比，最后探讨特征选择的重要性和方法。

1. SVM模型构建

SVM是一种强大的分类算法，其目标函数如下：
[
\begin{cases}
\max W(\alpha) = \sum_{i=1}^{\ell} \alpha_i - \frac{1}{2} \sum_{i,j=1}^{\ell} \alpha_i \alpha_j y_i y_j K(x_i, x_j) \
s.t. \sum_{i=1}^{\ell} y_i \alpha_i = 0 \
0 \leq \alpha_i \leq C, i = 1, \ldots, \ell
\end{cases}
]
训练后，SVM通过以下决策函数预测测试样本的类别标签：
[
f(x) = \sum_{i=1}^{\ell} \alpha_i^* y_i K(x, x_i) + b
]
如果 ( f(x) > 0 )，则样本 ( x ) 被分配到正类；否则，被分配到负类。

在本文提出的方案中，使用线性SVM求解器来构建模型，具体求解以下L2 - SVM：
[
\min_w g(w) = \frac{1}{2} w^T w + C \sum_{i=1}^{\ell} \max(0, 1 - y_i w^T x_i)^2