隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,智能手機(jī)已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪械谋匦杵?智能手機(jī)市場(chǎng)中,基于Android操作系統(tǒng)的手機(jī)占據(jù)了大部分的市場(chǎng)份額。Android系統(tǒng)由于其開(kāi)放性的特點(diǎn),成為了眾多惡意軟件滋生的平臺(tái),近幾年Android惡意軟件的數(shù)量正以驚人的速度增長(zhǎng)。因此,如何對(duì)Android惡意軟件進(jìn)行有效檢測(cè)成為了一個(gè)重要課題。目前大多數(shù)安全軟件所使用的Android惡意軟件檢測(cè)方法為基于特征碼的檢測(cè),這種方法的好處是能迅速準(zhǔn)確地檢測(cè)出已知惡意軟件,但無(wú)法檢測(cè)未知惡意軟件。近年來(lái),使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)未知Android惡意軟件檢測(cè)成為研究熱點(diǎn),這種方法的檢測(cè)結(jié)果易受數(shù)據(jù)集、檢測(cè)算法等因素的影響,而且系統(tǒng)開(kāi)銷較大。因此,如何設(shè)計(jì)檢測(cè)方案,如何獲取對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化成為了機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)方法設(shè)計(jì)的重點(diǎn)。本文首先介紹了課題背景以及相關(guān)研究,在深入研究了Android系統(tǒng)及其安全機(jī)制基礎(chǔ)上,綜合考慮了傳統(tǒng)Android惡意軟件檢測(cè)方法的優(yōu)勢(shì)和不足,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于多重特征的Android惡意軟件檢測(cè)方案,實(shí)驗(yàn)證明,該方案對(duì)于本文中所用的數(shù)據(jù)集具有較高的檢測(cè)率。更進(jìn)一步,為了讓目前的Android惡意軟件檢測(cè)... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1Android平臺(tái)惡意軟件類型分布

圖 2-4 Spark 框架中的組件Fig.2-4 Components in Spark Framwork：該組件為Spark框架中的圖形處理框架，該框架拓展了彈了圖的建立、挖掘計(jì)算、訪問(wèn)路徑節(jié)點(diǎn)等功能。GraphX組和Graph視圖，這兩種視圖都有獨(dú)占的操作處理方式，從而效的結(jié)合。：MLlib 是 Spark 框架中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，目標(biāo)是簡(jiǎn)化機(jī)方便進(jìn)行拓展。MLlib 包含了許多例如分類、回歸預(yù)測(cè)等機(jī)這些算法均建立在彈性分布式數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，因此對(duì)于率出眾。該庫(kù)中包括了一些底層的優(yōu)化原語(yǔ)及高層的 API。布式架構(gòu)的開(kāi)源庫(kù)中計(jì)算效率有著較大的優(yōu)勢(shì)。Streaming：該組件的主要作用是在系統(tǒng)通過(guò)從多條路徑獲取定地完成數(shù)據(jù)流的處理，該組件拓展自Spark中的關(guān)鍵API組件能夠?qū)崿F(xiàn)一些例如映射(map)、聚合(join)及規(guī)約(redu據(jù)。最后把處理結(jié)果存儲(chǔ)到文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫(kù)中。

Spark集群[34]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]結(jié)合資源特征的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)方法[J]. 劉楚舒,王偉平,劉鵬飛.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(15)
[2]基于有向信息流的Android隱私泄露類惡意應(yīng)用檢測(cè)方法[J]. 吳敬征,武延軍,武志飛,楊牧天,羅天悅,王永吉.  中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(06)
[3]基于多類特征的Android應(yīng)用惡意行為檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 楊歡,張玉清,胡予濮,劉奇旭.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(01)
[4]深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 孫志軍,薛磊,許陽(yáng)明,王正.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(08)



本文編號(hào)：3026401