本文關(guān)鍵詞：針對Android的惡意代碼檢測方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和內(nèi)容越來越豐富,更多整合用戶生活需求的應(yīng)用也隨之產(chǎn)生,這類應(yīng)用及內(nèi)容推動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶的增長,也使得智能手機(jī)的用戶體驗(yàn)快速提升,終端所承載的應(yīng)用變得多元化。目前,在整個(gè)智能終端市場上,Android系統(tǒng)占了重要份額,但由于Android系統(tǒng)的開放性,導(dǎo)致它成為惡意代碼的主要攻擊對象,嚴(yán)重地影響到整個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)健康穩(wěn)定的發(fā)展。所以對Android操作系統(tǒng)安全性的分析及對移動(dòng)端惡意軟件檢測技術(shù)的研究就顯得十分必要。本文以Android操縱系統(tǒng)為研究平臺(tái),主要研究了Android系統(tǒng)自身架構(gòu)與安全機(jī)制,惡意漏洞分類以及Android操作系統(tǒng)中漏洞的產(chǎn)生。通過對傳統(tǒng)惡意漏洞檢測方法不足之處進(jìn)行分析,設(shè)計(jì)出一套針對Android系統(tǒng)的惡意行為自動(dòng)檢測系統(tǒng),并給出了系統(tǒng)的需求分析,總體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)過程。此系統(tǒng)主要采用靜態(tài)分析與動(dòng)態(tài)分析相結(jié)合的方法來檢測樣本的惡意行為,沒有采用傳統(tǒng)的詞法和語法分析,而是采用數(shù)據(jù)流分析查找應(yīng)用程序中是否存在敏感API和敏感字段,通過對這些敏感字段是否作為參數(shù)被敏感函數(shù)外發(fā)出去的分析,從而判斷該應(yīng)用程序是否為惡意程序�？紤]到系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間與準(zhǔn)確率上還存在不足,所以本文又利用SMO分類器先對樣本進(jìn)行分類,再通過一個(gè)高效的HEA關(guān)聯(lián)算法挖掘出應(yīng)用程序的敏感權(quán)限,計(jì)算出某類敏感權(quán)限的使用頻率作為惡意閾值與待測樣本進(jìn)行比較,從而判斷該樣本是否產(chǎn)生惡意行為。通過算法的運(yùn)用,不僅提高了系統(tǒng)的運(yùn)行速度,而且也降低了系統(tǒng)的漏報(bào)率。論文最后對研究內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),闡述了本人的主要工作,指出了論文存在的不足,并對進(jìn)一步的工作進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：Android 惡意軟件 惡意行為檢測 SMO算法 HEA算法
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP316;TP309
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 背景與意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 主要研究內(nèi)容9-10
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)10-11
• 第二章 相關(guān)技術(shù)基礎(chǔ)11-18
• 2.1 Android概述11-14
• 2.1.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)11-12
• 2.1.2 Android應(yīng)用程序組件12-13
• 2.1.3 Android安全模型與機(jī)制13-14
• 2.2 惡意程序相關(guān)技術(shù)14-17
• 2.2.1 惡意應(yīng)用程序定義14-15
• 2.2.2 惡意行為的產(chǎn)生15-16
• 2.2.3 傳統(tǒng)惡意漏洞掃描方法16-17
• 2.3 本章小結(jié)17-18
• 第三章 基于Android惡意代碼檢測系統(tǒng)的需求分析18-28
• 3.1 業(yè)務(wù)需求分析18-20
• 3.1.1 業(yè)務(wù)描述18
• 3.1.2 系統(tǒng)要解決的問題18-19
• 3.1.3 主要業(yè)務(wù)流程分析19-20
• 3.2 功能需求分析20-26
• 3.2.1 角色分析20-21
• 3.2.2 業(yè)務(wù)功能分析21-26
• 3.3 數(shù)據(jù)需求分析26-27
• 3.3.1 樣本檢測26
• 3.3.2 前端顯示26-27
• 3.3.3 系統(tǒng)管理27
• 3.4 環(huán)境需求27
• 3.5 本章小結(jié)27-28
• 第四章 基于Android惡意代碼檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)28-54
• 4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)28-29
• 4.1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則28
• 4.1.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)28-29
• 4.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)29-49
• 4.2.1 樣本檢測模塊29-41
• 4.2.2 前端顯示模塊41-47
• 4.2.3 系統(tǒng)管理模塊47-49
• 4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)49-53
• 4.3.1 數(shù)據(jù)庫概念設(shè)計(jì)49-50
• 4.3.2 主要數(shù)據(jù)庫表設(shè)計(jì)50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-54
• 第五章 基于Android惡意代碼檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)54-62
• 5.1 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)環(huán)境54
• 5.2 系統(tǒng)主要模塊實(shí)現(xiàn)54-60
• 5.2.1 靜態(tài)檢測模塊實(shí)現(xiàn)55-57
• 5.2.2 動(dòng)態(tài)檢測模塊實(shí)現(xiàn)57-59
• 5.2.3 前端顯示模塊實(shí)現(xiàn)59-60
• 5.3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果60-61
• 5.4 本章小結(jié)61-62
• 第六章 基于權(quán)限挖掘算法在Android惡意檢測系統(tǒng)的應(yīng)用62-81
• 6.1 基于SMO算法對Android應(yīng)用程序的分類63-72
• 6.1.1 SMO算法分類理論63-66
• 6.1.2 分類算法的評(píng)估66-67
• 6.1.3 權(quán)限的處理67-69
• 6.1.4 模型應(yīng)用69-72
• 6.2 基于一種高效HEA關(guān)聯(lián)算法挖掘敏感權(quán)限的頻繁項(xiàng)集72-76
• 6.2.1 算法相關(guān)術(shù)語72-73
• 6.2.2 算法流程73-74
• 6.2.3 算法描述74-75
• 6.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果75-76
• 6.3 基于SMO算法與HEA算法的惡意應(yīng)用程序具體實(shí)現(xiàn)76-80
• 6.3.1 惡意應(yīng)用程序檢測流程76-77
• 6.3.2 惡意閾值的計(jì)算77-79
• 6.3.3 結(jié)果分析79-80
• 6.3.4 性能比較80
• 6.4 本章小結(jié)80-81
• 第七章 總結(jié)與展望81-83
• 7.1 總結(jié)81-82
• 7.2 展望82-83
• 參考文獻(xiàn)83-86
• 附錄A 主要實(shí)現(xiàn)代碼86-91
• 附錄B 圖目錄91-93
• 附錄C 表目錄93-94

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