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# Android Sentinel - 权限风险分析器 ## 描述 本项目是一个端到端的机器学习网络安全应用程序，旨在评估 Android APK 清单权限，并将应用程序分类为**良性**或**恶意软件**。 它是作为我在 Universidad ICESI 进行的初始网络安全和应用机器学习研究的一部分而构建的。 ## 架构 - **机器学习引擎**：基于 Android 清单权限向量训练的 Random Forest Classifier，准确率达到 **91.25%**。 - **后端 API**：使用 FastAPI (`Python`) 构建的异步 RESTful 服务。 - **前端界面**：使用 React 和 Vite 构建的现代、响应式 Web 应用程序。 ## 项目结构 ``` . ├── backend/ # FastAPI REST API & Saved ML Model │ ├── main.py │ ├── malware_model.joblib │ └── model_features.joblib ├── frontend/ # React + Vite Web Application │ ├── src/ │ ├── package.json │ └── vite.config.js ├── train.csv # Android Permission Dataset ├── train_model.py # ML Model Training Script └── README.md ``` ## 快速开始 ### 1. 环境要求 - Python 3.9+ - Node.js 18+ ### 2. 后端设置 ``` python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r backend/requirements.txt python3 train_model.py cd backend uvicorn main:app --reload ``` ### 3. 前端设置 ``` cd frontend npm install npm run dev ``` 在浏览器中打开 `http://localhost:5173`。

标签：Android安全, Apex, AV绕过, FastAPI, React, Syscalls, 机器学习, 自定义脚本, 逆向工具