本文關(guān)鍵詞：基于KNN算法的Android應(yīng)用異常檢測技術(shù)研究

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【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,移動智能終端用戶的數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式的增長。Android系統(tǒng)以其低廉的引入成本,良好的用戶體驗(yàn)和較強(qiáng)的開放性等特點(diǎn)成為市場份額第一的操作系統(tǒng)。同時由于Android系統(tǒng)的開放性,它也成為眾多惡意代碼開發(fā)者的活躍地盤�；诘谌绞袌龅拈_放性,任何人(包括惡意軟件開發(fā)者)都可以向應(yīng)用市場提交應(yīng)用。用戶通過所有不可靠途徑得到的應(yīng)用程序很有可能被植入了惡意代碼,這些惡意代碼可對用戶實(shí)施惡意扣費(fèi)、竊取隱私、系統(tǒng)破壞等惡意目的,嚴(yán)重干擾到用戶的正常使用。因此,如何對發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)及應(yīng)用商店的應(yīng)用程序的安全性進(jìn)行有效的檢測和評測,無論是對應(yīng)用市場的監(jiān)管方還是對終端用戶來說都具有非常重要的意義。本文通過對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,在深入研究Android系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)之上,提出僅將良性樣本作為訓(xùn)練集來實(shí)現(xiàn)對未知Android應(yīng)用進(jìn)行異常檢測的方法,主要研究重點(diǎn)包括：(1)深入研究Android系統(tǒng)架構(gòu)及主要安全機(jī)制,除了Linux本身的安全機(jī)制外,Android系統(tǒng)增加了幾個特有的安全框架來提升應(yīng)用的安全性,設(shè)置了應(yīng)用簽名、沙盒運(yùn)行和權(quán)限審核3項重要的安全機(jī)制。并從不同層面分析了Android系統(tǒng)面臨的安全問題。(2)對目前主流的惡意應(yīng)用類型及檢測方法進(jìn)行深入分析與總結(jié)。Android平臺下的惡意軟件主要包括3大類,分別是安裝攻擊、功能觸發(fā)以及惡意負(fù)載。國內(nèi)外典型的Android平臺惡意應(yīng)用檢測技術(shù)主要分為兩類：基于惡意應(yīng)用簽名的檢測方法和基于行為的檢測方法。(3)提出僅將良性樣本作為訓(xùn)練集來實(shí)現(xiàn)對未知Android應(yīng)用進(jìn)行異常檢測的方法。課題組通過靜態(tài)分析技術(shù)提取能夠反映Android應(yīng)用行為的權(quán)限、組件、代碼等11類特征,本文使用歸一化技術(shù)對這些特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,最后采用最近鄰(KNN)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立良性應(yīng)用行為模型,進(jìn)而通過該模型實(shí)現(xiàn)對未知Android應(yīng)用的異常檢測。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在檢測率上能取得較好的實(shí)驗(yàn)效果。檢測系統(tǒng)在誤報率10%的情況下能達(dá)到95%的檢測率。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.01;TN929.5

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