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基于行为的Android恶意软件家族分类系统
Android作为目前全球使用人数最多的手机操作系统之一，也是黑客和恶意软件作者的重点攻击目标。随着时间的推移，Android恶意软件数量呈现爆炸式增长，这让用户安全环境陷入危险。因此，研究Android恶意软件是非常重要的。
恶意软件是指针对系统和数据进行非法攻击的程序集合。Android恶意软件的攻击手法也十分复杂，它们包括窃取银行卡号、收集用户隐私数据，以及利用手机加入僵尸网络等。
搜集和归纳Android恶意软件特征信息是非常重要和必要的。我们可以通过特征信息对恶意软件进行分类，这可帮助恶意软件检测系统对恶意软件进行判断和识别，提高检测系统的准确性。在一般特征信息中，行为特征信息可以更全面地了解Android恶意软件的行为，这种分类方法分离了Android恶意软件家族之间的差异，提高了特征判别的准确率。
本文提出了一种基于行为的Android恶意软件家族分类系统。该系统使用机器学习（机器学习是一种模式识别的方法，它可以使计算机利用以前的经验来判断新的数据集合所属的类别。）技术来分析Android应用程序的行为，将应用程序分为恶意和良性两个类别。该分类系统可以使用特征值识别Android恶意软件家族，即通过检测Android恶意软件在用户手机上的行为，更好地识别和拦截恶意软件攻击。
该系统的设计从三个方面进行了分析——特征提取、模型训练以及模型评估。
首先，使用Logcat日志记录Android恶意软件在运行时的行为。这里使用关键行为信息来抽取Android应用程序的特征，比如网络连接、系统权限的执行、数据读取/写入等，以及通过分离网络流量数据进行分析。
然后，我们采用机器学习算法进行分类。该系统采用监督式学习，使用已知的良性和恶意应用程序数据集合来构建训练模型。
最后，我们使用模型对测试集进行分类，评估分类准确性。
实验结果显示该系统分类的准确度高于80％，比起传统的基于签名技术的恶意程序检测（signature-basedmalwaredetection）方法至少高出15％，且该系统还能够预测新的恶意软件攻击。
总之，基于行为的Android恶意软件家族分类系统是一种更加全面、深入的恶意软件检测技术，可以更加有效地对Android恶意软件进行分类和识别。该技术将成为未来防御Android恶意软件攻击的主要手段之一。