發(fā)布時間：2020-06-19 12:15

【摘要】：Android系統(tǒng)作為智能手機的主要操作系統(tǒng)之一,憑借其強大的功能,豐富的應(yīng)用獲得了用戶的青睞,市場占有率穩(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)濟效益的同時,也成為了一些不法分子攻擊的首選目標,惡意應(yīng)用數(shù)量增長迅速。因此,對Android惡意應(yīng)用檢測的研究變得日益迫切。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,分析了Android的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其安全機制。Android系統(tǒng)作為一款開源的移動操作系統(tǒng),具有自己獨特的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和相對完善的安全機制,但仍存在著一定的安全漏洞,通過對其安全機制的分析,了解到權(quán)限作為Android應(yīng)用程序執(zhí)行特定操作的標識,能夠?qū)τ趷阂鈶?yīng)用的檢測提供可靠的依據(jù)。其次,提出了一種基于樸素貝葉斯分類器的檢測方案。通過對現(xiàn)有的Android惡意應(yīng)用檢測方案的研究,對靜態(tài)與動態(tài)方案的比較,以及分類特征的分析,提出了一種以權(quán)限作為分類特征的基于樸素貝葉斯分類器的檢測方案。再次,對樸素貝葉斯檢測方案進行改進,提出了Apriori-NBC檢測方案。貝葉斯分類器要求分類特征完全獨立,而應(yīng)用程序權(quán)限卻存在著某種特定的相關(guān)性,與貝葉斯分類的前提條件有所沖突。通過對權(quán)限進行頻繁模式挖掘,找出在特定置信度下的極大頻繁項集,以其作為分類特征,從而降低分類特征的相關(guān)性。最后,通過實驗對Apriori-NBC檢測方案進行了驗證。實驗中使用了1000個惡意應(yīng)用與1000個非惡意應(yīng)用作為樣本,采用十折交叉法進行驗證。實驗結(jié)果表明Apriori-NBC檢測方案相較其它方案具有較高的準確率,其真正率與真負率分別為82.6%和83.6%。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP316;TP309

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本文編號：2720776