基于应用元信息的Android良性与恶意软件分类数据集

摘要：该数据集收集了良性与恶意Android应用程序样本的元信息，主要用于研究基于静态特征的Android恶意软件检测。

数据集概述

该数据集收集了良性与恶意Android应用程序样本的元信息，主要用于研究基于静态特征的Android恶意软件检测。数据源自ADROIT研究工作，其核心目标是在不实际运行应用程序的情况下，通过分析应用元信息区分正常软件和潜在恶意软件。

数据结构与关键特征

数据以Android应用样本为基本单位，由样本标识、软件类别标签及从应用程序包中提取的元信息特征构成。相关特征通常反映应用权限、组件配置、软件包属性、证书信息和其他静态行为线索，目标类别可划分为良性与恶意两类，具有特征维度较高、类别模式复杂以及恶意样本特征可能随时间变化等特点。

应用价值与研究方向

该数据集可用于Android恶意软件二分类、危险权限组合识别、恶意行为模式分析、静态安全检测和移动终端风险评估，也适合比较决策树、支持向量机、随机森林、深度神经网络及特征选择方法，并可开展概念漂移、对抗规避、模型可解释性和跨时间泛化研究。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-666
文件大小：2.8M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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