《表2 功能集（特征选择后）》

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《基于集成学习投票算法的Android恶意应用检测》

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进而将线性SVM应用于恶意应用程序检测并实现SVM模型，其中每个特征的标签由其在区分良性应用和恶意应用方面的有效性决定。权重为正的特征被视为“恶意特征”，而权重为负特征被视为“良性特征”。一些权重等于0，表明它们对分类没有贡献，因此可以在分析中删除。如图2所示，实验测试了1 000～46 000个特征每隔3 000特征的ACC值，发现当特征数量为34 000个时，ACC值最高。最后使用34 630个功能，用于执行恶意应用和良性应用程序的分类。经过特征选择后的特征指标如表2所示。