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随着4G技术的不断普及，移动互联网被越来越多的人所使用，智能手机及手机APP的大量应用已经成为当今社会的一种趋势，智能手机的市场份额也大幅增加，根据2015年的数据统计，智能手机中占比最大的Android智能手机占据了将近60％的市场份额。因为Android智能手机的用户数量大，又由于Android平台强大的开源特性，方便了用户程序的自由安装，但是有一个弊端就是许多病毒也随着应用程序的装入也攻击向了Android手机，创造大量的Android木马病毒。这种现象给Android手机用户带来了很多烦恼，甚至造成了大量的经济损失。现如今，如何有效防止智能手机平台的入侵攻击已经成为了Android平台开发中最急需解决的、也是最核心的问题。 本文首先研究了Android平台的体系结构，并借鉴了入侵检测系统的通用模型，根据Android平台自身的体系结构特点，提出了一种新的入侵检测模型，使之适用于Android平台。 由于入侵检测模型需要使用核心算法的支持，文中着重对核心算法进行了选择和优化重组。在检测过程中，将高斯变异引入到粒子群优化算法中代替传统的粒子群算法，这样一来就增加了种群多样性，使粒子有可能搜索到全局最优解，这样就形成了一种组合算法——CPSO-FCM。这种算法将所为本研究的入侵检测系统中的核心算法。 接下来，在确定了入侵检测模型和核心算法的基础上，文中验证了CPSO-FCM算法用于Android入侵检测模型的可行性，在肯定了该方法的可行性为前提的基础上，使其能够开发Android平台入侵检测系统，具体的设计与实现环节中，首先使用Java语言对CPSO-FCM算法进行了实现，并在Android平台的入侵检测系统中使用该核心算法进行入侵系统的五大模块设计与实现，其中包括：数据提取模块、监控数据模块、分析引擎模块、日志系统模块和响应模块。 在本文的最后，对于该入侵检测系统分别进行模拟平台和真机的试验验证，通过多次的实验结果对比，得出结论。