안드로이드 운영체제에서 증가하는 악성코드 위협에 대응하기 위해 암호화 방식 랜섬웨어가 등장했다. 모바일 통신에서의 악성 위협은 사용자 경험을 저해하고 개인 정보 침해를 야기하는 심각한 문제로 대두되었다. 본 연구는 악성 위협 탐지를 위한 머신러닝 기법들을 조사하고 성능을 분석했다. 과거 연구는 주로 고객 피드백과 리뷰에 초점을 맞췄지만, 허위 리뷰 작성의 문제점이 존재했다. 따라서 머신러닝을 이용한 악성 위협 탐지 기술 개발이 중요해졌다. 본 논문은 악성 위협 문제와 해결 방안에 대한 현재 연구들을 비교 연구하며, 안드로이드 애플리케이션 데이터셋을 활용하여 정확도를 측정한다.
