android恶意软件检测关键技术研究

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1、隶。初大·璺硕士学位论文万方数据Android恶意软件检测关键技术研究万方数据RESEARCHONTHEKEYTECHNOLOGYFoRANDROIDMALWAREDETECTIoNAThesisSubmittedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYYANGZhong．yun一一SupervisedbyOINZhong。yuan、一’SchoolofInformationScienceandEngineeringSoutheastUniversityApr．2014东南大学学位论

2、文独创性声明㈥Y27㈣064㈣51万方数据研究生签名：拓、乍之日期：a9I吵，r．1召东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括以电子信息形式刊登)论文的全部内容或中、英文摘要等部分内容。论文的公布(包括以电子信息形式刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生躲如私导师魏序中毛吼别忆邝万方数据摘要随着移动互联网的快速发展，智能移动终端已经成为人们生活和工作

3、中必不可少的工具。目前，Android已经成为移动终端的主流操作系统。移动互联网规模的发展与Android的份额增长相互促进，共同改变着人们的移动生活。但是伴随着移动互联网和Android的高速发展，各种各样的恶意软件也层出不穷，这严重损害了移动终端用户的切身利益以及Android应用市场的良性发展。因此，对于Android平台恶意软件的研究与检测具有重要的理论价值和现实意义。本文对Android平台恶意软件进行了深入的研究与检测。主要工作与创新包括以下几个方面：(1)提出一种新的对于Android应用市场重打包软件的检测方案。首先设计一个APK爬虫程序，收集了大量的实

4、验样本。然后针对已有的检测系统存在的不足，提出了一种改进的基于内容分片哈希过程的重打包应用分类检测方案。本方案优化了应用程序指纹相似度的计算方法，较大地降低了算法的空间复杂度，并过滤了不必要的相似度匹配过程，提高了匹配效率。(2)提出一个对Android平台软件通过文件头和程序流程图的静态分析系统。对于文件头，系统设计了判别规则来检测程序中的恶意载荷。在流程图分析过程中，首先人工分析并提取了行为特征库，并通过行为特征匹配的过程来检测恶意行为。由于行为特征库是可扩展的，病毒库的行为可以自定义，因此本系统可以检测自定义行为的恶意样本。(3)设计一个对Android平台软件的

5、动态分析系统。系统实现了基于客户端／服务器(C／S)模型的多层异常检测系统，使用一个轻量级的客户端用来采集Android应用程序运行时的用户空间和内核空间的特征数据，并上传到服务器。服务器对收集来的数据进行处理，通过机器学习的方法来区分正常软件和恶意软件。实验结果表明本文设计的方案可以有效地检测出恶意样本。关键字：Android，恶意软件，重打包，流程图，行为监控万方数据ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofmobileInternet，smartmobiledeviceshavebecomeessentialtopeople’Slife．C

6、urrently,Androidhasbecomeamainstreammobileoperatingsystem．ThedevelopmentofmobileIntemetandthegrowthofAndroid’Smarketsharepromoteeachother，changingpeople。Smobilelifetogether．However,theexplosivedevelopmentofmobileIntemetandAndroidalsoprovidethesoilformalwaretosurvive．Therefore，ithasimport

7、anttheoreticalandpracticalsignificancetomaintainandfosterahygienicsmartphoneappecosystem．ThisthesismakesdeepresearchanddetectiononAndroidmalware．Themajorworkandinnovationsincludethefollowingaspects：1．AnovelschemeisproposedtoanalyseanddetecttherepackagedapplicationsinAndro