摘要：针对当前的移动端泛滥着恶意软件,而检测算法正确率不高的现状下提出了随机森林算法在恶意软件检测的应用,以此来检测恶意软件。利用特征选择的常用算法对特征属性进行优化。选取APK文件中的权限信息进行随机森林算法学习,构造RF分类器用以检测恶意软件。实验结果表明,随机森林算法在恶意软件检测中是可行的,检测精度高于其他常用的机器学习方法。

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