Thekra0/android-malware-detection
GitHub: Thekra0/android-malware-detection
基于静态 APK 分析与软件工程指标提取，结合多种机器学习算法实现 Android 恶意软件分类与检测。
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# android-malware-detection
使用 DroidASAT、SEMetrics 和机器学习进行静态 Android 恶意软件分析，以实现恶意软件分类。
# 使用 SEMetrics 进行 Android 恶意软件检测
本项目通过静态分析进行检测，即从 APK 文件中提取软件工程指标，并使用多种机器学习算法对其进行分类，从而检测 Android 恶意软件。
## 功能
- 使用 DroidASAT 进行静态 APK 分析
- 使用批处理脚本进行自动化 APK 处理
- 特征提取与聚合
- 恶意软件与良性软件分类
- ROC 曲线可视化
- 混淆矩阵生成
- 随机森林 10 折交叉验证
- WEKA 评估
## 机器学习模型
- 随机森林
- 决策树
- K 近邻
- 朴素贝叶斯
- AdaBoost
- 多层感知机 (MLP)
## 技术
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Matplotlib
- DroidASAT
- WEKA
- Java
## 输出
- 合并的数据集
- 分类报告
- 混淆矩阵
- ROC 曲线
- 10 折交叉验证结果
标签：Android, Apex, DSL, JS文件枚举, Python, WEKA, 云安全监控, 无后门, 机器学习, 逆向工具, 静态分析