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Android平台恶意软件检测评估技术研究的综述报告
随着手机的普及，Android平台成为了全球最大的移动操作系统之一。然而，恶意软件的出现使得安全成为了Android平台发展中面临的关键问题。为了解决这一问题，研究人员和安全专家已经采用了各种技术来检测和评估恶意软件。

一、基于签名的恶意软件检测技术

在基于签名的恶意软件检测中，病毒数据库中已知的恶意软件的签名会被与Android设备上的应用程序进行比对。如果发现应用程序的签名与数据库中的某个恶意软件的签名匹配，则认为这个应用是恶意软件。这种方法的优点在于简单易实现，对于已知的恶意软件也可以有效识别，但缺点是对于未知的恶意软件的检测效果并不好。

二、基于机器学习的恶意软件检测技术

基于机器学习的恶意软件检测技术可以检测未知的恶意软件，这种方法不依赖于特定的指纹或签名，而是通过使用机器学习算法来区分恶意和良性应用程序。在这种技术中，病毒数据库中的数据集作为已知的恶意软件集合启动机器学习模型来训练，并训练模型以侦测未知的新的恶意软件。缺点在于需要大量的计算和算法优化才能得到最佳效果。

三、动态分析的恶意软件检测技术

动态分析是一种基于应用程序行为的检测技术，在应用程序运行时检测特定的行为并分析其是否恶意。这种技术的优点在于可以捕捉动态的行为模式，实现全面的恶意软件检测。这种方法的缺点在于需要大量的计算和较高的系统性能，同时对于一些操作系统和应用接口过于严格的操作系统，检测难度会增加。

四、针对DEX文件的恶意软件检测技术

DEX文件恶意软件检测技术是一种相对较新的技术，该技术通过检测DEX文件（DallvikVirtualMachine可执行文件）的结构和代码来确认是否存在恶意软件。研究表明，该技术可以有效地检测一些常见的恶意软件，但对于更高级的恶意软件的检测效果可能较差。

总之，恶意软件对于Android平台的安全造成了严重威胁，各种恶意软件检测技术应当组合使用以达到最佳效果。同时，针对Android平台下的新型恶意软件问题，研究人员还需要持续的研究，开发新的检测技术以应对未来的挑战。