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文檔簡介
1、有效的Android惡意應(yīng)用程序檢測方法對Android系統(tǒng)與應(yīng)用程序的安全非常重要。對于惡意應(yīng)用程序檢測方法，尤其是基于Android權(quán)限機(jī)制的檢測方法，研究人員進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn)并取得了非常多的成果。然而，現(xiàn)有的基于權(quán)限申請的檢測方法大多只是針對單一權(quán)限或單一惡意應(yīng)用程序進(jìn)行分析，并沒有考慮不同應(yīng)用程序權(quán)限申請之間的關(guān)系，其準(zhǔn)確度有待提高。
本文針對當(dāng)前基于權(quán)限的檢測方法檢測率低下這一問題進(jìn)行了探索與研究。與普通應(yīng)用不同，惡意
2、應(yīng)用往往需要申請多個(gè)敏感權(quán)限，因此業(yè)務(wù)邏輯相似的不同應(yīng)用程序權(quán)限申請的相似度極高。本文基于 Android的權(quán)限機(jī)制，以49個(gè)惡意家族共1260個(gè)惡意應(yīng)用為樣本，對每個(gè)惡意家族內(nèi)成員的權(quán)限申請行為進(jìn)行了關(guān)聯(lián)性分析，提出并實(shí)現(xiàn)了以惡意家族的最大頻繁權(quán)限項(xiàng)集作為惡意特征的檢測方法。對于檢測方法中挖掘最大頻繁權(quán)限項(xiàng)集的問題，本文提出一種基于FP-Tree的挖掘算法PDMFIA，該算法采用自頂向下與自底向上的雙向搜索策略對候選項(xiàng)集從已有最大頻繁
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