安卓应用权限与行为分析数据集AndroidApplicationPermissionsandBehaviorAnalysis-harshitachatterjee
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓应用, 权限分析, 恶意软件检测, 行为分析, 隐私保护, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从安卓应用中提取的权限信息和相关行为数据，用于分析应用的功能、潜在风险以及用户隐私保护。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对应用权限和行为的静态快照。
地理范围：数据来源未明确限制地域，涵盖全球范围内的安卓应用。
数据维度：数据集包含应用ID（ID）和一系列权限信息，如ACCESS_ALL_DOWNLOADS、ACCESS_CACHE_FILESYSTEM等，以及activityCalled等行为指标。这些权限和行为数据反映了应用对系统资源的访问和操作。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv-1/datacsv，便于数据分析和建模。数据包含了各种安卓应用权限，例如访问下载内容、访问缓存文件系统、访问粗略位置信息、访问网络状态等，以及一些应用行为，例如activityCalled等。
来源信息：数据来源于对安卓应用的逆向工程和权限分析，经过整理和结构化处理。
该数据集适合用于安卓应用安全、恶意软件检测、隐私保护和应用行为分析等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于安卓应用安全、恶意软件检测、隐私保护等领域的学术研究，如基于权限的应用风险评估、恶意应用识别等。
行业应用：为移动应用开发商、安全厂商提供数据支持，用于应用安全审计、风险评估、用户隐私保护。
决策支持：支持应用商店和安全机构进行应用审核，提升应用安全性和用户隐私保护水平。
教育和培训：作为安卓应用安全、移动安全等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解安卓应用权限和行为。
此数据集特别适合用于探索安卓应用权限与恶意行为之间的关联，以及评估应用潜在的风险。通过分析权限组合和行为模式，可以帮助用户识别潜在的恶意应用，提高移动设备的安全性和用户隐私保护水平。
