本文關(guān)鍵詞：Android平臺的應(yīng)用軟件安全評估平臺的設(shè)計(jì)與研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們開始走進(jìn)移動互聯(lián)時代。智能手機(jī)對于用戶來說不再只是打電話,發(fā)送短信的工具,還是用戶移動上網(wǎng)的設(shè)備。通過智能手機(jī),用戶可以網(wǎng)絡(luò)聊天、購物、查詢資料等。隨著智能家電的發(fā)展,智能手機(jī)還可以遠(yuǎn)程操控家里的智能設(shè)備,如智能電視。而Android系統(tǒng)的智能手機(jī)占據(jù)著智能手機(jī)市場的大部分份額,有著龐大的用戶群體。為了實(shí)現(xiàn)豐富多彩的功能,用戶需要在自己的Android手機(jī)上安裝相應(yīng)的應(yīng)用程序。但是這些應(yīng)用程序也存在著風(fēng)險(xiǎn),帶有惡意行為的應(yīng)用程序可能會給移動用戶帶來利益損失。本文的主要目的是建立一個檢測速度快、識別準(zhǔn)確率高的Android應(yīng)用安全評估平臺。為了可以實(shí)現(xiàn)識別速度快,減少服務(wù)器的負(fù)擔(dān),將采用靜態(tài)分析的方法對Android應(yīng)用的安裝包APK文件進(jìn)行解析。通過反編譯APK文件的方法來獲取Android應(yīng)用的配置文件。Android應(yīng)用的配置文件中包含著Android應(yīng)用需求的權(quán)限信息,而根據(jù)Android系統(tǒng)獨(dú)特的權(quán)限檢查機(jī)制,Android應(yīng)用在請求資源時需要在配置文件中顯式的聲明權(quán)限。根據(jù)這一特性,本文將根據(jù)權(quán)限信息對應(yīng)用是否存在惡意行為進(jìn)行分析。首先采集了一定數(shù)量的惡意軟件和正常軟件組成樣本集,對這些樣本進(jìn)行反編譯處理,提取權(quán)限信息并進(jìn)行了對比分析,發(fā)現(xiàn)惡意軟件和正常軟件在權(quán)限需求方面有很多不同點(diǎn),權(quán)限信息可以作為識別惡意軟件的特征。然后使用卡方檢驗(yàn)、TF-IDF算法以及Relief算法來選取相關(guān)性強(qiáng),區(qū)分度高的權(quán)限作為權(quán)限特征,用于惡意軟件識別。本文選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對惡意軟件進(jìn)行識別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)槠鋼碛袕?qiáng)大的非線性擬合能力,自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力,是國內(nèi)外諸多學(xué)者的研究熱點(diǎn)。也正是這些特性,選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為惡意軟件的識別的核心部分。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在收斂速度慢,容易陷入局部極小值等問題。為了改善這些問題,引入布谷鳥搜索算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。布谷鳥搜索算法采用Levy飛行來搜索步長,可以有效地解決局部極小值的問題。使用布谷鳥搜索算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化權(quán)值進(jìn)行最優(yōu)化,可以有效地減少BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代次數(shù),加快收斂。最后,本文還設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了Android應(yīng)用安全評估平臺,用于Android平臺的惡意軟件識別。
【關(guān)鍵詞】：安卓 靜態(tài)分析 特征提取 布谷鳥搜索算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【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】：TP316;TP309
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-16
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 工作內(nèi)容14-15
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 ANDROID系統(tǒng)及其安全機(jī)制16-24
• 2.1 ANDROID系統(tǒng)架構(gòu)16-18
• 2.2 ANDROID應(yīng)用組件18-20
• 2.3 ANDROID的安全機(jī)制20-22
• 2.4 ANDROID應(yīng)用分析技術(shù)22-23
• 2.4.1 靜態(tài)分析22-23
• 2.4.2 動態(tài)分析23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 3 ANDROID應(yīng)用的靜態(tài)分析與權(quán)限特征選取24-40
• 3.1 ANDROID應(yīng)用的靜態(tài)分析24-27
• 3.1.1 APK文件結(jié)構(gòu)24-25
• 3.1.2 ANDROID權(quán)限配置25-27
• 3.2 ANDROID樣本來源與分析27-29
• 3.3 ANDROID識別權(quán)限特征選取29
• 3.4 基于卡方檢驗(yàn)的ANDROID權(quán)限特征選取29-31
• 3.4.1 卡方檢驗(yàn)概述29-30
• 3.4.2 基于卡方檢驗(yàn)的權(quán)限相關(guān)性30-31
• 3.5 基于TF-IDF的ANDROID權(quán)限特征選擇31-33
• 3.5.1 TF-IDF簡介31-32
• 3.5.2 基于TF-IDF的權(quán)限特征選擇32-33
• 3.6 基于RELIEF算法的權(quán)限特征選擇33-36
• 3.6.1 RELIEF算法簡介33-35
• 3.6.2 基于RELIEF算法的權(quán)限特征提取35-36
• 3.7 權(quán)限特征選取算法的對比實(shí)驗(yàn)36-38
• 3.8 本章小結(jié)38-40
• 4 ANDROID惡意軟件靜態(tài)分析檢測方案40-59
• 4.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ANDROID應(yīng)用安全檢測方案40-41
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理41-43
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述43-48
• 4.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)43-44
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法44-47
• 4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)與改進(jìn)47-48
• 4.4 布谷鳥搜索算法48-51
• 4.4.1 算法簡介48-49
• 4.4.2 算法步驟49-51
• 4.5 基于布谷鳥搜索算法的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-52
• 4.5.1 CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述51
• 4.5.2 CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法步驟51-52
• 4.6 CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)52-55
• 4.6.1 網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的設(shè)計(jì)53
• 4.6.2 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)53-54
• 4.6.3 學(xué)習(xí)速率的選擇54-55
• 4.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及分析55-59
• 5 ANDROID應(yīng)用安全評估平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)59-67
• 5.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)59-60
• 5.2 模塊詳細(xì)設(shè)計(jì)60-66
• 5.2.1 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)60-61
• 5.2.2 前端用戶界面61-62
• 5.2.3 后臺功能設(shè)計(jì)62-64
• 5.2.4 移動端應(yīng)用設(shè)計(jì)64-66
• 5.3 本章小結(jié)66-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果72-74
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集74

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