Ausgehend von einer Reihe von Android-Anwendungen werden automatisierte Analysen durchgef hrt und Daten erfasst, um eine auf maschinellem Lernen basierende Kategorisierung zu erm glichen. Die Kategorisierung erfolgt in die Kategorien "Malware" und "harmlos". Netzwerkflussbasierte Merkmale k nnen extrahiert und untersucht werden, um ein Modell zur effektiven Identifizierung und Kategorisierung des Typs von Android-Anwendungen zu entwickeln. In der Forschung auf diesem Gebiet wurde bereits eine umfangreiche Liste von Netzwerkmerkmalen ber cksichtigt. Diese Liste l sst sich jedoch reduzieren, um ein noch besseres Kategorisierungsmodell zu erzielen. Anhand einer statistischen Analyse der verf gbaren Flussmerkmale wird eine Reihe von sieben neuartigen Modellen vorgeschlagen. Experimente, die auf der Grundlage dieser Merkmale durchgef hrt wurden, erzielten eine durchschnittliche Klassifikationsgenauigkeit von 93,62 %, eine Erfolgsquote von 92,68 % und eine Falsch-Positiv-Rate von 0,083, die mit drei maschinellen Klassifikatoren ermittelt wurde.
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