一种面向电力企业的移动应用恶意软件检测方法，其特征在于，包括：获取待检测软件，并对所述待测软件进行反编译获得所述待测软件的源代码；提取所述源代码的特征向量，并将所述源代码的特征向量输入到预先构建的支持向量机SVM分类模型进行比对，确定所述待检测软件是否为恶意软件；其中，所述SVM分类模型包括：SVM分类器，所述SVM分类器基于双重权重增量方法进行迭代更新。本发明技术方案解决了支持向量机不适合大量样本的分类学习，本发明提出一种基于双权重函数的SVM增量学习算法对应用样本进行学习分类，该方法能够在保证应用分类精度不下降的前提下，最大限度降低学习时间，提高学习效率。