基于随机森林的Android恶意代码检测系统

当前Android恶意软件的分析方法多聚焦于基于特征的检测,较少对于恶意软件的系统化分析和处理。首先介绍了Android平台的虚拟机与反汇编以及决策树、随机森林算法等技术,接着描述了利用工具反汇编APK文件得到smali代码文件,提取代码中指令后生成N-Gram序列,然后结合随机森林算法生成恶意代码检测模型进行分类检测。结果表明,该方法有较高的检测效率。