摘要：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)漸漸滲入人們的日常生活,面向安卓的惡意軟件也對用戶產(chǎn)生著愈發(fā)巨大的負(fù)面影響。本文針對傳統(tǒng)安卓惡意軟件靜態(tài)檢測技術(shù)在檢測多分類惡意行為時準(zhǔn)確性及靈活性的不足,提出了一種基于深度森林(Gcforest)的惡意軟件行為檢測機制,最后經(jīng)過實驗測試與對比,證明此機制在惡意軟件行為檢測效果、參數(shù)調(diào)節(jié)難易度上具有明顯優(yōu)勢。