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基于權(quán)限的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-19 12:15
【摘要】:Android系統(tǒng)作為智能手機(jī)的主要操作系統(tǒng)之一,憑借其強(qiáng)大的功能,豐富的應(yīng)用獲得了用戶的青睞,市場(chǎng)占有率穩(wěn)居第一。然而,Android系統(tǒng)在為人們提供方便產(chǎn)生極大經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí),也成為了一些不法分子攻擊的首選目標(biāo),惡意應(yīng)用數(shù)量增長(zhǎng)迅速。因此,對(duì)Android惡意應(yīng)用檢測(cè)的研究變得日益迫切。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,分析了Android的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其安全機(jī)制。Android系統(tǒng)作為一款開(kāi)源的移動(dòng)操作系統(tǒng),具有自己獨(dú)特的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相對(duì)完善的安全機(jī)制,但仍存在著一定的安全漏洞,通過(guò)對(duì)其安全機(jī)制的分析,了解到權(quán)限作為Android應(yīng)用程序執(zhí)行特定操作的標(biāo)識(shí),能夠?qū)τ趷阂鈶?yīng)用的檢測(cè)提供可靠的依據(jù)。其次,提出了一種基于樸素貝葉斯分類(lèi)器的檢測(cè)方案。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的Android惡意應(yīng)用檢測(cè)方案的研究,對(duì)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)方案的比較,以及分類(lèi)特征的分析,提出了一種以權(quán)限作為分類(lèi)特征的基于樸素貝葉斯分類(lèi)器的檢測(cè)方案。再次,對(duì)樸素貝葉斯檢測(cè)方案進(jìn)行改進(jìn),提出了Apriori-NBC檢測(cè)方案。貝葉斯分類(lèi)器要求分類(lèi)特征完全獨(dú)立,而應(yīng)用程序權(quán)限卻存在著某種特定的相關(guān)性,與貝葉斯分類(lèi)的前提條件有所沖突。通過(guò)對(duì)權(quán)限進(jìn)行頻繁模式挖掘,找出在特定置信度下的極大頻繁項(xiàng)集,以其作為分類(lèi)特征,從而降低分類(lèi)特征的相關(guān)性。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)Apriori-NBC檢測(cè)方案進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中使用了1000個(gè)惡意應(yīng)用與1000個(gè)非惡意應(yīng)用作為樣本,采用十折交叉法進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明Apriori-NBC檢測(cè)方案相較其它方案具有較高的準(zhǔn)確率,其真正率與真負(fù)率分別為82.6%和83.6%。
【學(xué)位授予單位】:燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類(lèi)號(hào)】:TP316;TP309

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本文編號(hào):2720776


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