DroidDetective：针对Android应用程序的机器学习恶意软件分析框架

关于DroidDetective

DroidDetective是一款功能强大的Python工具，该工具可以帮助广大研究人员分析Android应用程序（APK）中潜在的与恶意软件相关的行为或配置。我们只需要给DroidDetective提供一个应用程序APK文件路径，DroidDetective将会使用其机器学习模型来对目标应用程序进行分析和判断。

功能介绍

1、分析目标应用程序的AndroidManifest.xml文件中包含了那些权限（支持约330种权限）；

2、分析目标应用程序的AndroidManifest.xml文件中使用的标准和专用权限数量；

3、使用了RandomForest机器学习分类器，可以通过14种恶意软件家族和上百款Google Play应用商店App中训练出上述数据；

机器学习模型

DroidDetective通过训练RandomForest机器学习分类器来分析Android应用程序（APK）的潜在恶意软件相关行为。这个分类器的训练数据来源于Android应用商店上已知的恶意软件APK和标准APK。该工具是经过预先训练的，但是，可以随时在新的数据集上重新训练模型。

此模型当前使用来自目标APK的AndroidManifest.xml文件中的数据作为功能集，并且能够创建标准的Android权限字典，如果APK中存在某个权限，则将该功能设置为1。

预先训练的模型利用了[ ashisdb](https://github.com/ashishb/android-
malware)提供的14个恶意软件家族以及上百款Google Play应用商店App来进行训练。

下面给出的是DroidDetective机器学习模型的统计信息：

Accuracy: 0.9310344827586207

Recall: 0.9166666666666666