基于神经网络的安卓恶意软件检测设计

针对当前手机客户端安全性低的问题，通过提取Android系统手机端的apk文件，并通过反编译生成smali文件，得到的smali文件提取对应的敏感API。将上述得到的敏感API，通过AHP与神经网络算法计算加权权重，以提高权重的准确率。最后再通过数据挖掘得到检测规则，进而分辨出训练集中的恶意软件；最后通过手机恶意软件检测检测试验，经改进后对480个恶意软件的识别中，本改进算法识别率为76.7%，高于传统BP算法的56.8%，说明本改进具有一定的优势，但还需要进行改进。