- 文献综述（或调研报告）：
Android恶意软件检测系统的设计与实现的文献综述
摘要
随着Android的爆炸性增长，恶意软件也在不断发展。面对蜂拥而来的恶意软件，作为移动设备用户时时刻刻面临着恶意软件的骚扰。本文讨论了常见的恶意软件检测技术：静态检测技术和动态检测技术，并分析了两者的优缺点，着重介绍了静态检测。本文讨论了用静态检测技术检测恶意软件的方法，利用软件的APK文件进行反编译得到API序列，并对API序列及逆行特征筛选，利用随机森林对特征进行学习，训练出能够检测恶意软件的模型。
关键词：Android 静态检测 反编译 APK 机器学习
引言
移动设备的全球市场在过去几年中爆炸性增长，根据一些估计，2014年全球智能手机用户数量达到17亿。Android是最受欢迎的移动平台，占据全球智能手机市场份额的近85％。智能手机等移动设备的主要优势之一是它们允许通过从公共应用市场安装应用程序进行大量定制和扩展。最大的此类市场（例如Google Play，Apple App Store）每个都有超过一百万个应用程序可供下载，全球安装的移动设备应用程序超过1000亿个。
这显然为恶意活动提供了肥沃的环境，包括恶意软件的开发和分发。最近的一项研究估计，在2012年3月至2013年3月期间，所有移动平台上的恶意软件总量呈指数增长，达到600％。本研究中发现的大约92％的恶意软件应用程序都针对Android。在一项相关研究[1]中，报告了类似的统计数据-从2011年到2013年，Google Play商店中的恶意应用程序数量增长了约400％，与此同时，Google每年删除的恶意应用程序数量已从60％下降由于恶意软件总量的急剧增加，尽管绝对数量实际上从2011年的约7,000增加到2013年的近10,000，但已删除的恶意软件百分比显着下降。例如，谷歌会定期使用专有工具扫描他们的应用程序市场，这个过程通常无效，如上面的数字所示。还有非官方的，开放的市场，往往没有进行扫描，部分原因是缺乏可靠的免费解决方案和工具。因此，Android恶意软件检测在过去几年中一直是工业界和学术界的一个活跃的研究领域。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
