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安卓系統在手機端操作系統中長期占據主導地位，但由于安卓系統開放共享的特性和不夠嚴謹的第三方市場審核機制。安卓平臺受到眾多惡意應用的侵擾，結合靜態程序分析和機器學習方法。提出了基于敏感路徑識別的安卓應用安全性分析方法．首先，針對惡意應用中存在的惡意行為以及觸發條件，定義了敏感路徑：其次，針對安卓應用中存在大量組件間函數調用關系問題，提出了一種生成應用組件間函數調用關系圖的方法；再次，由于提取出的敏感路徑信息無法直接作為識別特征，實現了一種基于敏感路徑信息抽象的特征提取方法；最后，從Google Play、豌豆莢、Drebin等來源收集了493個應用APK文件作為實驗數據集。該方法的準確率為97.97%，高于基于API-Feature的檢測方法（90.47%）．此外，在惡意應用和良性應用檢測的精度、召回率、F度量等方面，該方法均優于API-Feature方法．另外，實驗結果表明：APK文件大小會影響實驗的結果，尤其體現在分析時間上（0-4MB大小的APK平均分析用時89s;文件增大后。平均分析用時增長明顯1．
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