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Android恶意软件静态检测方案研究

吴震雄  
【摘要】:最近几年,随着移动互联网的出现以及智能手机的日益普及,手机已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在众多智能手机操作系统中,Android系统以其免费开源的特点拥有最高的市场占有率。随着Android手机的流行,针对Android系统的恶意软件也日益增多,给用户造成了巨大的经济损失,带来了隐私泄露的风险。因此,如何有效地检测出Android恶意软件已成为当今Android安全领域重点研究方向。本文首先对Android系统的架构以及安全机制进行研究,详细介绍了Android恶意软件的分类,并对Android软件关键技术进行分析。其次,针对Android系统以及相关恶意软件的特点,本文提出了一个Android恶意软件检测方案,从重打包、静态分析、机器学习等多个角度检测恶意软件。通过建立官方应用签名的数据库,比对应用程序包名以及签名的MD5值来检测重打包应用;改进传统特征码检测方法,从恶意软件中提取出与恶意行为相关的类和函数加入到特征库中,将其作为判断恶意软件的依据,使其对恶意软件变种有一定的检测能力;采用数据流分析技术,检测出应用程序存在的隐私泄露风险;引入机器学习技术,根据应用程序权限、API调用信息与恶意行为之间的联系,利用互信息进行特征选取,通过朴素贝叶斯算法判断该应用程序是恶意软件的可能性。最后,利用网上收集的恶意软件作为测试数据,对方案进行验证和评估。实验结果表明,本方案具有较好的检测效果,并具有检测未知恶意软件的能力。


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