基于android平台手机恶意软件检测器的研究

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1、基于Android平台的手机恶意软件检测器研究学位类型：专业学位学科（专业学位类别）：工程硕士作者姓名：王春辉作者学号：11020501001导师姓名及职称：徐建波教授实践导师姓名及职称：贺卫红教授学院名称：计算机科学与工程学院论文提交日期：2013年6月8日学位授予单位：湖南科技大学TheResearchofMalwareDetectorforMobileBasedonAndroidPlatformTypeofDegreeProfessionalDegreeDiscipline(TypeofProfessionalDegree)MasterofEngineeringCandidateWang

2、ChunhuiStudentNumber11020501001SupervisorandProfessionalTitleProfessorXuJianboPracticeMentorandProfessionalTitleProfessorHeWeihongSchoolSchoolofComputerScienceandEngineeringDateJune8,2013UniversityHunanUniversityofScienceandTechnology学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论

3、文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要在过去的几年，移动设备的数量在飞速的增长，如智能手机、平

4、板电脑等。在智能手机市场，安卓系统的市场份额是最高的。与此同时，针对移动设备的安全威胁也越来越多，由于安卓系统的开源性以及它的受欢迎程度，已成为黑客们最理想的攻击目标，所以针对安卓设备的恶意软件数量也在迅速增长，安卓用户正在寻找好的安全解决方案，以防止恶意软件破坏他们的智能手机。实际上，恶意用户和黑客是利用移动设备有限的功能和缺乏标准的安全机制来设计特定的恶意软件，这些恶意软件主要是访问用户的敏感数据，窃取用户隐私或拒绝访问设备功能等。为了减少这些安全威胁，最近提出了各种入侵检测系统，这些系统大多是基于行为的检测。在本文中，描述了一个在内核层和用户层同时监测恶意软件感染的两层异常检测器（TLA

5、D），它利用机器学习来区分正常行为和恶意行为。通过仿真实验结果，我们发现这种方法能真正地检测到恶意软件，且误报率很低。本文的主要研究内容如下：1．描述了TLAD的设计与实现，它是一个基于主机的实时异常检测器，利用多级视图监控智能手机，它考虑了系统调用和手机参数两种操作系统事件来检测入侵企图，如用户空闲或活动。此外，TLAD采用机器学习系统，能够自适应新的行为，包括运行时训练集学习的新元素。2．构造了框架并在真正的设备上进行了测试，测试了超过50个流行的应用程序来衡量误报，结果表明，每天平均的误报数少于5。此外，还测试了一些零攻击的恶意软件，这些软件是目前现成的安全检测方案无法检测到的，实验表明

6、TLAD的检测率为93%。关键词：安卓；入侵检测；恶意软件；机器学习iABSTRACTInthepastfewyears,thenumberofmobiledevicessuchasthesmartphonesandtabletshasincreasedrapidly.Inthesmartphonemarket,Android'smarketshareisthehighest.Atthesametime,thesecuritythreatsofmobiledevicesarealsogrowing.Duetotheopennatureanditspopularity,androidsystem

7、hasbecomethemostidealtargetforhackersattack,sothenumberofmalicioussoftwareforandroiddevicesisalsogrowingrapidly.Inordertopreventmalicioussoftwaredestroytheirsmartphones,androidusersarelookingforgoodse