在这篇文章中，作者们提出了一个基于特征融合的Android恶意软件检测系统，这种系统主要从三个层面进行特征融合，以此来提高Android恶意软件的检测效率。该系统特别强调了十种类型的结合，包括静态特征和动态特征，并且使用了377个特征进行分类。为了提高检测的准确性，这个方法使用了属性子集选择和主成分分析来降低融合特征的维度，并使用了随机森林算法进行分类。
文章介绍了一些关于Android安全和恶意软件检测的研究背景。根据Gartner的调查，到2015年第四季度，全球智能手机操作系统市场中，Android操作系统的市场份额已经达到了80.7%，远远超过iOS的17.7%和Windows Phone的1.1%。Lookout的App Genome Project发现，Android市场在应用的增长速度上是Apple App Store的三倍。百度在2014年第二季度发布的“移动互联网趋势报告”显示，中国目前的Android手机用户是Apple手机用户的六倍。这种现象在很大程度上得益于Android平台的开放性和相对简单的检查机制，这不仅方便了用户，同时也给攻击者提供了机会。他们可以利用Android开发平台来制作恶意移动应用，或者使用现有的工具，例如Apktool，将恶意代码嵌入到智能手机软件中。
特征融合技术在该检测系统中扮演了核心角色。融合静态特征和动态特征能够从不同维度上描述恶意软件的特性，从而帮助系统更全面地识别恶意行为。在降低融合特征的维度方面，属性子集选择和主成分分析起到了重要作用。属性子集选择能够识别出对分类任务最有效的特征子集，而主成分分析（PCA）是一种统计技术，它使用正交变换将可能相关的变量转换为线性无关的变量集。在降低数据维度的同时，PCA有助于保留数据中的重要信息，从而提高后续处理步骤的效率和准确性。
随机森林（Random Forest）算法在分类过程中得到了应用，这是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并进行集成来提高整体模型的准确率和泛化能力。每棵树在训练时都是基于样本的随机采样，并且在分割节点时也是随机选择特征，这样可以降低过拟合的风险，并且在处理噪声数据和不平衡数据方面具有优势。
在实验部分，研究人员使用了一个包含43,822个良性应用程序和8,454个恶意应用程序的数据集。实验证明，所提出的方法能够达到99.4%的检测准确率和0.6%的误报率。这些实验结果表明，该检测方法能够显著提高Android平台上的恶意软件检测效率。
文章还提到了一些关键字，如Android安全、恶意软件检测、特征融合、机器学习和信息安全。这些关键字不仅突出了文章的研究重点，也指明了该研究在当前信息安全领域所处的位置。
这篇文章展示了一个通过创新的特征融合技术显著提升Android恶意软件检测效果的系统。通过融合不同类型的特征并降低数据维度，再结合有效的机器学习算法，系统实现了高准确率和低误报率的检测效果，为Android平台的安全防护提供了有力的技术支持。
