基于混合特征的惡意安卓程序檢測(cè)方法研究與實(shí)現(xiàn)

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4、檢測(cè)至關(guān)重要。基于Android平臺(tái)的惡意程序檢測(cè)研究通常分為動(dòng)態(tài)或靜態(tài)方法。動(dòng)態(tài)方法指通過(guò)代碼插樁，可以在程序運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)收集其行為特征數(shù)據(jù)，而靜態(tài)方法通過(guò)反編譯Apk文件，分析源代碼并提取程序的特征，根據(jù)特征數(shù)據(jù)來(lái)建立檢測(cè)模型。無(wú)論是動(dòng)態(tài)還是靜態(tài)方法，提取的特征可分為兩類：1）語(yǔ)法特征：如權(quán)限和Intent-Action；2）語(yǔ)義特征：如Api調(diào)用鏈。缺點(diǎn)是單獨(dú)基于語(yǔ)法特征的方法需要跟隨技術(shù)的不斷更新特征組合，特征庫(kù)的維護(hù)成本較大。優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)速度快，算法復(fù)雜度低；單獨(dú)基于語(yǔ)法特征的方法優(yōu)點(diǎn)在于能夠準(zhǔn)確反映程序

5、行為，但是特征數(shù)據(jù)復(fù)雜，不利于檢測(cè)模型的訓(xùn)練。因此，根據(jù)單一語(yǔ)法或語(yǔ)義特征的方法都存在一定的弊端。本文提出一種混合提取語(yǔ)法和語(yǔ)義特征的檢測(cè)方法，語(yǔ)義特征為基于類抽象的污點(diǎn)傳播路徑集合，并結(jié)合權(quán)限聲明和Intent-Action等語(yǔ)法特征，對(duì)特征規(guī)范化后應(yīng)用k-means算法訓(xùn)練樣本集生成惡意程序家族的特征向量，應(yīng)用歐式距離檢測(cè)未知程序與特征向量的相似度。基于FlowDroid實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng)，對(duì)400個(gè)真實(shí)程序的分析結(jié)果表明該方法有較高的精確度。關(guān)鍵詞：惡意程序檢測(cè)；語(yǔ)義特征；污點(diǎn)傳播；聚類；IAbstractWi

6、ththedevelopmentofInternettechnology,theInternethasbeengraduallyshifttomobileterminalfromtraditionalPC.ComparedtothePCInternetera,smartphoneisaplatformwithhighlyprivacy-intensive.Throughthespecificandroidapitheapplicationscaneasilygetdatasuchascontactlist,me

7、ssages,andevencapitalaccountpasswords.However,appsreviewinginmanymarketplacesisfarawayfromperfect.InordertoguaranteethesecurityofAndroiduser'sprivacyandpromotethehealthydevelopmentofAndroidecosystem,malwaredetectionbasedontheAndroidplatformiscrucial.Malwared

8、etectionmethodsbasedontheAndroidplatformisusuallydividedintodynamicmethodandstaticmethod.Dynamicmethodusecodeinstrumentationtodynamicallycollectthedateofbehaviorfeatureswhentheprogramisrunning;W