基于多类特征融合与深度学习的Android恶意应用精准检测系统研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着移动互联网的迅猛发展，Android系统凭借其开源性、丰富的应用生态和广泛的设备支持，已成为全球最受欢迎的移动操作系统之一。截至2024年，Android在全球智能手机操作系统市场的份额超过70%，拥有庞大的用户群体。然而，Android系统的开放性在带来便利的同时，也吸引了大量恶意应用开发者的关注，恶意应用的数量呈爆发式增长，给用户和移动互联网生态带来了严重威胁。

从恶意应用的类型来看，其涵盖了广告软件、间谍软件、勒索软件、金融欺诈软件等多种形式。广告软件通过在用户设备上大