基于静态分析的虚假安卓APP分析与检测

• 作者: 刘功申 孟魁 蔡逆水 齐林
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 虚假APP 特征提取 随机森林 静态分析
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 2840-2845
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 4266字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2017.12.034

摘要

针对日益泛滥的虚假安卓APP,分析了安卓APP的多方面特征,设计并实现了一种基于静态分析的虚假安卓APP分析与检测系统.系统通过反编译安卓APK文件,分析并提取出包的信息和代码特征作为分类的特征向量,采用多种机器学习算法进行分类,并对其虚假程度进行分析与检测.通过实验对比不同机器学习算法在虚假安卓APP分类与检测的准确率,分析了不同机器学习算法的局限性.实验结果表明,该系统能够高效率、高准确率地检测虚假安卓APP.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘功申	上海交通大学电子信息与电气工程学院	97	848	14.0	25.0
2	孟魁	上海交通大学电子信息与电气工程学院	22	223	7.0	14.0
3	蔡逆水		4	3	1.0	1.0
4	齐林	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	1	1.0	1.0