基于静态分析的TVOS恶意应用检测方法研究

• 作者: 何永忠 曹咪 王伟 王继刚 邵坤
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: TVOS 恶意应用检测 静态分析
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 27-33
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 5011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017296

摘要

TVOS是一种新型的智能电视操作系统,针对当前TVOS应用分析相关工作较少,并且缺乏相应TVOS恶意应用检测方法的问题,全面深入分析TVOS应用,并提出有效的TVOS恶意应用检测方法.由于TVOS兼容Android应用,但又具有面向广电行业及媒体融合的特点.首先,基于静态特征深入研究了TVOS应用与Android应用的区别.其次,以TVOS的典型应用市场欢视网为例,分析并检测了欢视网应用市场中3425个应用.再次,量化分析应用的静态特征,并使用支持向量机、逻辑回归、决策树、随机森林等4种机器学习方法对应用进行检测.最后,深入分析检测结果,讨论了基于静态特征的TVOS恶意应用检测方法的可行性与局限性.实验结果表明,所提出的基于支持向量机的TVOS恶意应用检测方法在误报率为0.54％的条件下,能够有效检测出98.67％的潜在恶意应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	94	572	12.0	20.0
2	何永忠	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	26	207	9.0	13.0
3	王继刚	中兴通讯股份有限公司技术规划部	18	193	7.0	13.0
4	曹咪	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0
5	邵坤	北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室	1	1	1.0	1.0