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안드로이드 퍼미션(permission)을 특징정보로 하여 기계학습을 이용한 안드로이드 악성 앱 탐지가 뛰어난 성과를 보이고 있는 가운데, 그 성능의 지속 가능성(sustainability)에 대한 평가의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 연도별 데이터를 기반으로 각각의 연도별로 기계학습 모델을 만들어 지속 가능성을 평가하는 실험을 진행한다. 각 연도별 데이터를 train set으로 사용하여 Random Forest 분류기를 학습시키고 다른 연도의 데이터를 test set으로 사용하여 탐지 정확도(accuracy)를 측정했다. 실험 결과, 테스트 셋(test set)의 연도에 따른 탐지 정확도의 편차가 최대 26.9%에 이르렀다.