基于混合特征的Android恶意软件静态检测

• 作者: 何加铭 卢文清 曾兴斌 樊玲慧
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混合特征 主成分分析法 支持向量机 Android应用 恶意检测
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 综合电子信息技术
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TN393
• 字数: 3768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2014.06.18

摘要

当前智能手机市场中,Android占有很大的市场份额,又因其他的开源,基于Android系统的智能手机很容易成为攻击者的首选目标.随着对Android恶意软件的快速增长,Android手机用户迫切需要保护自己手机安全的解决方案.为此,对多款Android恶意软件进行静态分析,得出Android恶意软件中存在危险API列表、危险系统调用列表和权限列表,并将这些列表合并,组成Android应用的混合特征集.应用混合特征集,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM),建立Android恶意软件的静态检测模型.利用此模型实现仿真实验,实验结果表明,该方法能够快速检测Android应用中恶意软件,且不用运行软件,检测准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何加铭	宁波大学通信技术研究所	105	467	11.0	15.0
3	曾兴斌	宁波大学通信技术研究所	40	214	8.0	13.0
9	樊玲慧		5	29	3.0	5.0
13	卢文清	宁波大学通信技术研究所	2	21	2.0	2.0