Androidマルウェアはリモートコード実行や権限昇格などにより、システムのユーザのセキュリティを脅かしている。Zhuoらの研究において、98.98%の精度でAndroidアプリケーションの制御フローグラフを入力として良性と悪性に分類できる機械学習モデルが提案された。しかし、彼らの機械学習モデルは敵対的サンプルに対して脆弱である。そこで、本研究ではZhuoらの機械学習モデルをもとに、教師データに敵対的サンプルを追加して再学習を行うことで、敵対的サンプルに対しても堅牢なAndroidマルウェア検出システムを提案し、実装する。