恶意应用的检测方法及系统、设备、介质、产品

本申请涉及一种恶意应用的检测方法及系统、设备、介质、产品。所述检测方法包括：获取目标应用的目标特征信息集合；根据所述目标特征信息集合，确定目标应用的目标特征矩阵；将所述目标特征矩阵输入至目标模型，以由所述目标模型中的基分类器根据所述目标特征矩阵输出所述目标应用的检测概率，元分类器根据所述检测概率和所述目标特征矩阵输出所述目标应用的检测信息；所述基分类器至少包括以下两种：随机森林RF、支持向量机SVM、逻辑回归LR、K临近算法KNN。采用本方法能够确保选择的基分类器具有显著差异性，并且具备高效益和准确性，减少单个分类器分类错误的影响，同时增强目标模型对少数类的识别能力，提高对不平衡数据集的判断准确性。