본 연구는 Decision Trees, Support Vector Machines, Logistic Regression, Neural Networks, 앙상블 방법과 같은 머신 러닝 기법을 사용하여 Android 멀웨어를 탐지하는 연구를 수행했습니다. 연구는 Android 애플리케이션 데이터 세트를 기반으로 이러한 모델을 평가하고 정확성, 효율성 및 실제 적용 가능성을 분석했습니다. 주요 결과에 따르면 앙상블 방법이 우수한 성능을 보였지만, 모델의 해석 가능성, 효율성 및 정확성 간에는 상충 관계가 존재했습니다.
