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近年来，基于Android平台的勒索软件呈现爆发式增长趋势，同时恶意行为也正在不断的进化.Android勒索软件专门以用户智能设备和隐私文件为攻击目标，给受害者带来了严重的精神和财产损失.该文提出了一种轻量化的勒索软件检测方法，能够在应用安装到手机之前发现潜在的勒索风险.通过广泛收集2721个勒索软件样本，并对这些样本进行深入分析，该文在勒索软件锁屏、加密、权限、威胁文本、支付方式和网络通信等方面提取特征，利用模块化规则归纳学习算法实时检测风险.另外，基于自然语言生成技术提出了一种证据链生成方法，将待检测