版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、2007年,隨著第一臺安卓手機的問世,安卓手機系統(tǒng)就以其良好的用戶體驗、較低的成本開銷和較高的開源性贏得了眾多手機生產(chǎn)商、軟件開發(fā)者和手機使用者的廣泛認可,安卓系統(tǒng)所占的市場份額也越來越大。但是由于其相對簡單的安全檢查機制,引來無數(shù)惡意攻擊者對安卓市場進行攻擊。他們通過開發(fā)惡意軟件,盜取用戶信息、惡意扣除用戶電話費、惡意消耗用戶手機流量、電量等。2011年,谷歌官方應(yīng)用市場累計有11000款惡意軟件,而截至到2013年,惡意程序已經(jīng)超過
2、了42000款。越來越快的惡意軟件發(fā)展速度使安卓應(yīng)用安全問題的解決顯得十分迫切。準確快速的識別惡意軟件對用戶的信息安全特別重要。
目前安卓平臺的反病毒措施主要是基于簽名的檢測,但隨著加殼技術(shù)等的發(fā)展,這種方法已經(jīng)遠遠不能保證手機安全,所以當(dāng)今科學(xué)家開始從應(yīng)用程序的權(quán)限和調(diào)用圖上分析,試圖找到更準確的檢測方法。應(yīng)用程序的權(quán)限分析,可以確定該應(yīng)用是否能夠訪問用戶的敏感信息,從而對可以訪問敏感信息的應(yīng)用做進一步檢測。而惡意應(yīng)用的調(diào)用
3、圖分析法,主要針對寄生在一個安全應(yīng)用上的惡意應(yīng)用,這種惡意應(yīng)用通過篡改原安全應(yīng)用的代碼,加入一些惡意代碼段,從而實現(xiàn)惡意攻擊者的不法行為。調(diào)用圖分析法是目前最流行的檢測方法。
通過對大量安卓手機惡意應(yīng)用程序的分析,發(fā)現(xiàn)其與被感染的安全應(yīng)用程序在程序語義方面有很大相似性。通過分析同一家族(由同一個開發(fā)者開發(fā)的同一個軟件的不同版本共同構(gòu)成一個家族)中不同版本間的程序,發(fā)現(xiàn)同一家族的不同版本在程序語義方面也存在很大的相似性。以此為假
4、設(shè),本文提出了一種基于程序家族關(guān)系的附加惡意應(yīng)用程序(向安全軟件注入惡意代碼的實現(xiàn)其惡意行為的程序)檢測方法。該檢測方法主要運用對安卓應(yīng)用程序反匯編后的代碼靜態(tài)分析的方法,獲取每個安卓應(yīng)用程序的特征向量,進而通過聚類來發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。該方法的研究工作主要包括以下幾個方面:從幾大安卓市場爬取大量安卓應(yīng)用程序作為實驗數(shù)據(jù);將爬取下來的安卓應(yīng)用程序進行反匯編,得到其反匯編代碼;通過對反匯編后的代碼分析得到安卓應(yīng)用程序的函數(shù)調(diào)用圖;從函數(shù)調(diào)用圖中
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 安卓平臺下基于相似度的惡意軟件特征提取與檢測研究.pdf
- Android平臺下基于內(nèi)容的手機惡意軟件檢測.pdf
- Android平臺下惡意軟件動態(tài)檢測技術(shù)研究.pdf
- 安卓移動智能終端的惡意軟件檢測與分析方法.pdf
- 安卓平臺下跌倒檢測技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于權(quán)限提升的安卓平臺惡意行為研究.pdf
- 安卓平臺下BCI控制的移球游戲設(shè)計.pdf
- 基于安卓平臺的行人檢測.pdf
- 基于機器學(xué)習(xí)的安卓惡意應(yīng)用檢測方法研究.pdf
- 基于深度學(xué)習(xí)的安卓惡意應(yīng)用檢測方法研究.pdf
- 安卓應(yīng)用的惡意行為檢測與歸類方法研究.pdf
- 安卓平臺下基于WebView的攻擊及防御機制.pdf
- AES算法在多核的安卓平臺下的改進及應(yīng)用.pdf
- Android平臺惡意軟件檢測技術(shù)的研究.pdf
- 基于動態(tài)分析的安卓惡意應(yīng)用檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- Android平臺下惡意代碼檢測技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于混合特征的惡意安卓程序檢測方法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于iOS平臺的惡意軟件檢測機制研究.pdf
- Android惡意軟件檢測平臺研究與設(shè)計.pdf
- Android平臺下基于行為的惡意代碼檢測技術(shù)研究.pdf
評論
0/150
提交評論