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Android权限提升攻击检测与防护模型研究

王在明  
【摘要】:随着移动互联网的迅猛发展,移动终端在迎来新的发展机遇的同时也正面临着诸多的挑战。Android系统作为Google推崇的移动操作系统,凭借其便利和开源的独特优势,市场占有率一直居高不下。然而,在Android繁荣发展的同时,针对Android的恶意攻击也在不断侵害其用户的隐私数据及财产安全,Android权限提升攻击作为其中比较有代表性的一类攻击,给社会带来巨大危害和经济损失。因此,如何对这类攻击进行有效的检测与防护已成为目前研究的热点话题。首先,本文对Android的安全理论和技术进行简要分析,分析了Android的安全机制、Android权限提升攻击的相关理论和技术方法,然后分析了本文相关的机器学习算法和TensorFlow计算框架,为后续研究做铺垫。其次,针对Android权限提升攻击检测效率差和准确率低的问题,提出一种基于组件通信的Android权限提升攻击检测模型。首先,提取已知样本的特征生成特征向量集。其次,对权限特征向量集训练和分类并生成安全策略规则集。再次,根据组件和通信方式特征向量集生成组件通信有限状态机优化安全策略规则集。最后,通过提取待测样本特征向量集生成新状态机,再与已优化安全策略规则集进行匹配检测权限提升攻击。实验结果表明检测模型具有较好的检测效率和较高的准确率。然后,针对Android权限提升攻击防护效果差和准确率低的问题,提出一种基于深度学习的Android权限提升攻击防护模型。将攻击检测模型与深度学习计算框架TensorFlow相结合,设计并实现了深度学习环境下的Android权限提升攻击防护模型。将权限特征向量集和组件特征向量集转化为TensorFlow下的可计算张量,并在深度学习环境下对组件及相应权限进行风险值量化并保存。在新状态机匹配已优化策略规则集的同时将保存的风险值与待测应用风险值进行比较,当两者条件均满足时拦截权限提升攻击。通过TensorFlow计算框架实现了防护模型并验证了其防护效果和防护准确率。实验结果表明攻击防护模型有较好的防护效果和较高的准确率。


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