基于knn算法的android应用异常检测技术研究

《基于knn算法的android应用异常检测技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、曲４巧＇叩１０００４；学校代规密级：公开Ｉ１ＢＥＩＪＩＮＧＪＩＡＯＴＯＮＧＵＮＩＶＥ民ＳＩＴＹ編ｇ？；中靖硕±学位论文函基于ＫＮＮ算法的Ａｎｄｒｏｉｄ应用异常检则技术研究ｈＨ作誦刘晓明诵晒圓国国学科专业信息安全＼ＶＩ’＇指导教师王伟副教授誓ｆ＇看．．培养院系计龍与信息技术学院案系《道乂：＾攀硕±学位论文基于ＫＮＮ算法的Ａｎｄｒｏｉｄ应用异常检测技术研究ＡｎｏｍａｌｙＤｅｔ：ｅｃｔｉｏｎｏｆＭａｌｉｃｉｏｕｓＡｎｄｒｏｉｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｓＢ

2、ａｓｅｄｏｎｐｐＫ－ＮｅａｒｅｓｔｅｒＮｉｇｈｂｏ作者：刘晓明导师：王伟北京交通大学２０１６年３月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务、汇编Ｗ供查阀和借阅。，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盎。学校可Ｗ为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）

3、；夕学位论文作者签名：苗麻於导师签名式‘Ｉ之〇｜＾女月签字日期：＞《年是月作日签字日期：年Ｉ学校代码：１０００４密级：公开北京交通大学硕±学位论文基于ＫＮＮ算法的Ａｎｄｒｏｉｄ应用异常检测技术研究ＡｎｏｍａｌｙＤｅ化ｃｔｉｏｎｏｆＭａｌｉｃｉｏｕｓＡｎｄｒｏｉｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＢａｓｅｄｏｎ－ｒｅｓｔｅＫＮｅａＮｉｈｂｏｒｇ作者姓名：刘晓明学号：１３１２０３５９导师姓名：王伟职称：副教授学位类别：工学学位级别：硕±：学科专业：信息安全研巧方向Ａｎｄ

4、ｒｏｉｄ应用检测北京交通大学２０１６年３月ｉ致谢工作是在我的导师王伟副教授的悉屯、指导下完成的本论文的研究。王老师严谨的治学态度、丰富的理论知识和精益求精的工作作风对我影响深远，不仅使我树立了远大的学术目标，掌握了基本的研究方法，还使我明白了许多待人接物与一、为人处事的道理。本论文从选题到完成，每步都是在导师的细屯指导下完成的。在此，谨向王老师表示深深的谢意。王星博±在实验室科研工作方面给予我了极大的帮助和指导，在实验工作中王星学长指导我解决了很多问题，王星学长严谨的治学态度和刻苦的学术精神对

5、，在此对王星学长表示衷也的感谢我的学习和工作产生了极大的影响。在实验室学术工作及论文撰写期间，周芳林、马君丽等同学对我研巧工作的数据调研Ｗ及问题分析期间给予了热情帮助和讨论，在此向他们表达我的感激之情。另外也由衷的感谢我的家人、，他们的理解和支持使得我能够在学校专屯完成我的学业一，谢谢你们每位。北京交通大学硕±学位论文？摘要随着移动互联网的快速发展，移动智能终端用户的数量呈现爆炸式的增长。Ａｎｄｒｏｉｄ系统其低廉的引入成本，良好的用户体验和较强的开放性等特点成为市一场份额第的操作系统。同时由于Ａ

6、ｎｄｒｏｉｄ系统的开放性，它也成为众多恶意代码开发者的活跃地盘，。基于第Ｈ方市场的开放性任何人（包括恶意软件开发者）都可向应用市场提交应用。用户通过所有不可靠途径得到的应用程序很有可能被植入了恶意代码，这些恶意代码可对用户实施恶意扣费、窃取隐私、系统破坏等恶意目的，严重干扰到用户的正常使用。因此，如何对发布到互联网及应用商店的应用程序的安全性进行有效的检测和评测，无论是对应用市场的监管方还是对终端用户来说都具有非常重要的意义。本文通过对国内外研究现状进行分析，在深入研充Ａｎｄｒｏｉｄ系统架构基础之上，提出仅

7、将良性样本作为训练集来实现对未知Ａｎｄｒｏｉｄ应用进行异常检测的方法，主要研究重点包括：１深入研究Ａｎｄｒｏｉｄ系统架构及主要安全机制Ｌｉｎｕｘ本身的安全机制（），除了夕ｈＡｎｄｒｏｉｄ系统增加了几个特有的安全框架来提升应用的安全性，设置了应用签名、沙盒运行和权限审核３项重要的安全机制。并从不同层面分析了Ａｎｄｒｏｉｄ系统面临的安全问题。倒对目前主流的恶意应用类型及检测方法进行深入分析与总、结。Ａｎｄｒｏｉｄ平台下的恶意软件主要包括３大类，分别是安装攻击、功能触发Ｌ义及恶意负载。国内外典型的Ａｎｄｒｏ

8、ｉｄ平台恶意应用检测技术主要分为两类：基于恶意应用签名的检测方法和基于行为的检测方法。（３）提出仅将良性样本作为训练集来实现对未知Ａｎｄｒｏｉｄ应用进行异常检测的方法。课题组通过静