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一种移动终端上的恶意应用软件的检测方法用于手机信息安全领域，其特征在于：首先，采用放回的抽样方法从正常的应用下载软件中独立的抽取多个样本子集，每次随机抽取的样本数量与恶意的应用下载软件的数量相同。这些子集分别与恶意的应用下载软件结合，组成一系列新的训练样本子集；之后，解压新的训练样本子集中的各个样本文件，读取可执行文件和配置文件的内容，进而采用特征选择算法抽取能够代表样本文件的特征，得到特征子集；紧接着，选取在所有特征子集均出现的特征组合得到最终的特征集；然后对训练样本集中的样本重新训练，得到特征向量；最后，通过贝叶斯等分类算法进行分类，检测恶意应用软件。
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