基于相似度聚類的Android異常檢測.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的興起與發(fā)展，各種各樣的智能移動終端和應用逐步深入到人們的日常生活中來。但是移動終端設備與傳統(tǒng)的PC平臺互聯(lián)網(wǎng)類似也充滿了像病毒，黑客這樣的安全威脅。這些安全威脅在Android系統(tǒng)上特別突出，因為其具有開放性的特點，使得很多惡意軟件將其作為最主要的攻擊對象。因此，谷歌為了解決Android系統(tǒng)所面臨的安全威脅，加入了多種安全機制，主要包括linux內核安全機制、Dalvik虛擬機安全機制和專屬于Android系統(tǒng)的安全機

2、制，來保障Android系統(tǒng)的安全。然而，因為當前的安全機制和殺毒軟件在防范惡意軟件方面還存在很多不足，再加上惡意軟件具有多樣性和隱蔽性等特點，Android系統(tǒng)仍然缺乏主動防范安全威脅的能力。
　　本論文以保護Android平臺安全為根本出發(fā)點，對Android終端應用程序的網(wǎng)絡異常行為進行分析，深入研究了異常檢測算法，在此基礎上，設計一種基于網(wǎng)絡行為異常評分的Android終端異常檢測模型。本文設計的異常檢測模型，首先通過收集

3、Android系統(tǒng)的應用程序在正常情況下的網(wǎng)絡行為數(shù)據(jù)（包括包的字節(jié)數(shù)，流的字節(jié)數(shù)，流開始的時間，持續(xù)的時間等一系列網(wǎng)絡行為特征值），每個應用程序發(fā)送和接收的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包，然后整合成網(wǎng)絡流;其次，在對這些數(shù)據(jù)進行預處理的基礎上通過聚類算法來建立正常的行為輪廓;通過采用相似度聚類的異常監(jiān)測算法對應用程序實時的數(shù)據(jù)實例進行監(jiān)測和用異常評分函數(shù)對應用的程序的異常得分進行計算來判斷當前應用的程序的網(wǎng)絡行為是否異常。
　　通過實驗對本文提出的