Android平台恶意软件的静态行业检测

• 作者: 杨庚 童振飞
• 来源期刊: 江苏通信
• 学科: 工学
• 关键词: 恶意软件 可执行可链接 静态行为检测
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与实践
• 页码范围: 39-42,47
• 分类号: TN92
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9513.2011.01.010

摘要

采用静态行为检测的方法检测Android平台的恶意软件,避免手机恶意软件可能导致用户隐私的泄露、电池耗尽和发送垃圾短信造成的高额话费开支.通过静态分析ELF(executable and linkable format,可执行可链接)文件的符号信息,从动态链接重定位表中提取Android程序的函数调用信息,作为程序的行为特征.最后,使用Nearest Neighbor,Naive Bayes和SMO(结构化查询语言管理对象)3种分类模型对样本进行了分类.分类结果表明,采用静态ELF文件分析的方法,可以有效地检测Android恶意软件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨庚	南京邮电大学计算机学院	210	2422	21.0	40.0
2	童振飞	南京邮电大学计算机学院	1	56	1.0	1.0