基于API和Permission的Android恶意软件静态检测方法研究

• 作者: 慕德俊 杨鸣坤 欧跃发 罗锦光
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: Android 恶意软件 静态检测 Permission 机器学习
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 53-58,104
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.04.009

摘要

当前大量的Android恶意软件在后台收集用户的位置信息、通话记录、电话号码及短信等信息并将其上传至指定服务器,造成了难以估量的危害.为解决此问题,提出一种Android恶意软件静态检测方法.对收集到的训练集中的所有APK文件进行静态反编译,提取其中的静态信息;对静态信息中的API和Permission进行统计学分析,得到API和Permission在恶意APK和正常APK中的使用率;根据它们的使用率确定基准API和Per-mission集合,将每一个APK转换成可参与计算的关于API和Permission的特征向量;利用改进的k-NN分类器,对待检测的APK进行分类判定.实验结果表明,该方法可以有效地对APK进行恶意分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	慕德俊	西北工业大学自动化学院	220	1829	19.0	33.0
2	杨鸣坤	桂林航天工业学院计算机科学与工程学院	4	0	0.0	0.0
3	罗锦光	广西电力职业技术学院电子与信息工程系	2	0	0.0	0.0
4	欧跃发	北部湾大学机械与船舶海洋工程学院	5	0	0.0	0.0