Androidマルウェアの検出精度を向上させるためには、以下の新しい特徴量や分析手法が考えられます。
動的解析の強化: 静的解析だけでなく、動的解析をより詳細に行うことで、アプリケーションの実行中に発生する挙動をより正確に捉えることができます。これにより、マルウェアの特徴をより効果的に検出できる可能性があります。
APIコールのパターン分析: APIコールのパターンを分析し、異常な挙動や特徴を検出するための新しい手法を導入することが重要です。特定のAPIコールの頻度やシーケンスに基づいて異常を検知するアルゴリズムを開発することで、マルウェアの検出精度を向上させることができます。
深層学習の活用: 深層学習モデルを導入して、複雑なパターンや関係性をより効果的に学習し、マルウェアの検出精度を向上させることができます。特に、LSTM（Long Short-Term Memory）などのリカレントニューラルネットワークを使用することで、時間的な依存関係を考慮した解析が可能となります。
これらの新しい特徴量や分析手法を組み合わせることで、Androidマルウェアの検出精度をさらに向上させる可能性があります。