本研究は、世界的なマルウェアの脅威が増加していることを背景に、特にAndroidオペレーティングシステム上での暗号化型ランサムウェアの導入を扱っています。携帯電話の悪意ある脅威に起因する問題がモバイル通信において深刻化しており、ユーザー体験とプライバシーに大きな影響を及ぼしています。研究では、携帯電話における悪意ある脅威を検出するために一般的に用いられる機械学習技術の効果を調査し、過去の研究は主に顧客のフィードバックやレビューに焦点を当ててきたことを指摘します。このため、機械学習による悪意ある脅威の検出技術の開発が重要な課題となっています。さらに、Androidアプリケーションデータセットの概要と、用いられた評価指標を基にした技術の精度についても考察しています。