android移動終端惡意軟件檢測技術(shù)研究

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5、Prof.ZhixinSunFeb2016摘要隨著智能移動終端迅速普及，網(wǎng)民們的習(xí)慣也由PC端向移動端日漸轉(zhuǎn)移。在Android系統(tǒng)蓬勃發(fā)展的背后，其安全問題也日益凸顯，捆綁安裝、竊取數(shù)據(jù)、惡意吸費(fèi)等各類惡意軟件使用戶的隱私、財產(chǎn)安全受到威脅。為了解決這個問題，本文主要從靜態(tài)分析和動態(tài)分析兩方面對Android系統(tǒng)中惡意應(yīng)用進(jìn)行檢測。靜態(tài)分析方面，本文研究了傳統(tǒng)特征碼檢測技術(shù)以及現(xiàn)有兩種改進(jìn)的特征碼檢測技術(shù)，針對它們存在的缺陷，本文提出了改進(jìn)的基于DT-MSI的靜態(tài)特征碼檢測方案，為應(yīng)用中方法與數(shù)據(jù)庫中惡意方法相似度的比對設(shè)置兩

6、個閾值，根據(jù)Horspool算法匹配敏感API對可疑軟件進(jìn)行再判定，并通過實驗和數(shù)據(jù)證明，該方案對于檢測已知惡意軟件變種具有較高的準(zhǔn)確性。動態(tài)分析方面，本文利用污點追蹤技術(shù)以及插入監(jiān)控模塊的方法，獲取軟件動態(tài)行為的特征集，然后針對現(xiàn)有惡意軟件機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法的缺陷，通過屬性選擇和屬性加權(quán)對傳統(tǒng)樸素貝葉斯分類方法進(jìn)行了優(yōu)化，通過優(yōu)化后的方法對惡意軟件進(jìn)行分類，提高了對于Android惡意軟件分類的準(zhǔn)確率。最后，本文通過動靜分析相結(jié)合的方式設(shè)計并實現(xiàn)了Android惡意軟件檢測系統(tǒng)，通過實際測試可以發(fā)現(xiàn)以本文實現(xiàn)的Android惡意

7、軟件檢測系統(tǒng)對于已知惡意軟件以及未知惡意軟件均具有較好的檢測效果，具有進(jìn)一步研究的價值。關(guān)鍵詞:Android，惡意軟件，靜態(tài)分析，動態(tài)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)IAbstractWiththerapidpromotionofintelligentmobileterminals,moreandmorepeopleusesmartphonesasprimaryInternettools.BehindtherapidlygrowingpopularityoftheAndroidsystem,thesecurityproblemisalsobec

8、omingincreasinglyprominent.EmergenceofvariousAndroidmalwaremaketheuser’sprivacyandpropertysecuritybethreaten.Forthis,theauthormainl