26、安卓恶意软件分类与预测：从间谍软件到银行木马的分析与应对

安卓恶意软件分类与预测：从间谍软件到银行木马的分析与应对

在当今数字化时代，安卓系统的广泛使用使得恶意软件的威胁日益严峻。本文将深入探讨如何利用机器学习算法来区分安卓间谍软件与良性软件、其他类型的恶意软件，以及介绍常见的安卓银行木马家族。

机器学习区分间谍软件与良性软件

为了评估不同机器学习分类器在预测应用是否为间谍软件或良性软件方面的性能，我们使用了多种特征集进行测试。以下是测试结果：

特征集	最佳分类器	AUC	精确率	召回率	F1	FPR	FNR
API 包	RF	0.9959	0.9786	0.9741	0.9764	0.0214	0.0338
静态 (S)	XGBoost	0.9911	0.9627	0.9621	0.9624	0.0373	0.0381