简介： 本发明公开了一种检测Android应用程序广告插件的模型和方法，属于计算机技术领域；模型包括：解析配置文件模块，广告特征信息提取模块，广告特征向量生成模块，广告特征库匹配模块和分类器预测模块；方法是指对于待测的Android应用程序，首先提取Activity、Service、Broadcast和Receiver特征信息，并与指纹库中的信息相匹配；若能匹配，说明带有广告给出广告插件的来源；否则，提取该待测Android应用程序的权限作为广告检测的特征，生成特征向量，并输入到事先训练好的高斯贝叶斯分类器进行预测，然后再通过随机森林分类器，给出最终综合判断的检测结果。本发明将机器学习引入到Android广告插件检测中，通过多次交叉验证选择分类模型，并加入正则化约束确保模型具有较高泛化学习能力。