基于图模式与内存足迹的Android恶意应用与行为检测

• 作者: 欧毓毅 郑忠伟
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 软件工程 智能终端 数据挖掘 网络安全 恶意应用
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3762-3766
• 页数: 5页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.055

摘要

现有的各个Android应用商店大多检查已知的静态恶意应用,难以检测新颖、动态加载的恶意应用与行为,对此提出一种基于图结构与内存足迹分析的恶意应用检测系统.首先,采集应用的内存信息,分析应用的足迹与序列号,检测动态打包的恶意代码与新颖的恶意应用;然后,提取应用所请求的共生权限,将权限建模为图结构,并使用图的度量指标分析图的分类模式与中心权限,根据中心权限值选择可表示各类的最优图指标;最终,计算应用的隐私分数与风险阈值,基于该阈值检测各种恶意软件或恶意行为.仿真实验结果表明,本算法对不同类型的恶意应用均具有较好的效果,对于未知的恶意应用也具有较好的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧毓毅	广东工业大学计算机学院	24	66	5.0	6.0
2	郑忠伟	广东工业大学计算机学院	1	3	1.0	1.0