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Il malware moderno utilizza tecniche avanzate per nascondersi dagli strumenti di analisi statica e dinamica. Per ottenere la massima furtività quando si attacca un dispositivo mobile, è necessario un approccio efficace per la diagnosi dell'applicazione. Al giorno d'oggi l'approccio attuale si basa solo sull'analisi di una parte di codice o di un pattern in base al quale si valuta un'applicazione Android per il rilevamento del malware. L'hacker può sovrascrivere questa combinazione di diagnosi di pattern, come risultato, che può infettare il dispositivo con il malware. Questo documento introduce un approccio che sta usando varie tecniche come i modelli, basati sul flusso, basati sul comportamento, basati sullo stato e fa un'analisi di ogni singolo dato con i suoi algoritmi specializzati associati. I risultati ottenuti sono fusi per ottenere i risultati finali di quell'applicazione. Questo documento mira a individuare il malware utilizzando varie combinazioni di algoritmi e a rilevare il malware. Gli algoritmi che verranno utilizzati sono Call Graph-Based Classification, il modello HMM e Naive Byes Based Classification. I risultati sperimentali mostrano la fattibilità e l'efficacia dell'approccio proposto per rilevare il malware.