基于网络异常行为的智能终端恶意软件检测技术研究.pdf

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4、theMasterDegreeResearchonTechnologyofIntelligentTerminalMalwareDetectionBasedonAnomalyNetworkBehaviorsCandidate：CaoMingjingSupervisor：QiYinchengSchool：SchoolofElectricalandElectronicEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-NorthChinaElectricPowerInstitution：University华

5、北电力大学硕士学位论文摘要近几年，智能移动终端使用量迅猛增加，尤其是Android平台的手机，几乎占了手机市场的大半份额。而由于Android系统的开放特性和上网环境的便捷性，很多攻击者把智能终端当成了攻击的目标，他们能轻易收集用户隐私信息，从而对用户造成巨大威胁。本文主要在研究Android平台上恶意软件威胁特性和现有检测方案的基础上，提出一种基于网络行为的恶意软件检测方案，实现了对Android平台上恶意软件的有效检测。本文通过分析软件运行过程中相关的网络特性如流量、端口、IP地址等，发现在正常软件运行情况下，网络信息比较稳定，而一旦感染窃密木马或僵尸

6、网络，就会在流量和网址等网络行为上表现出异常。由此可知恶意软件的多种操作都和网络信息有关，所以将网络行为作为检测依据的方法是有效的。本文具体研究工作如下：首先，获取网络行为信息。为提高网络行为数据的真实性，网络行为获取模块基于Linux内核的Netfilter框架，在框架的检测点处设置处理函数，分析从内核获取的网络数据包并解析出需要的信息，这些信息是来自Android手机架构的Linux内核层，底层获取的方法能保证数据的真实性。然后，处理数据与检测异常。为了提高检测效率，本文采用约简特征数据的方法对捕获的原始网络数据进行预处理，提高朴素贝叶斯算法在网络行为

7、数据处理环境下的适用性。预处理部分首先对网络数据进行清理，将无用信息清除；然后借助建立静态地址库和字段查询等方法对各数据进行划分，将繁杂数据归一化，最后构造特征向量。本文的异常识别模块主要部分是朴素贝叶斯分类器，将预处理后的数据作为特征向量引入到朴素贝叶斯分类器中，进行分类检测，检测结果有两个：正常和异常。最后，引入隐私数据监测技术。由于隐私窃取软件危害大小与其窃取数据的来源和路径有关，为了保证隐私窃取软件的危害可知性，本文引入了隐私数据监测技术，对异常识别模块检测出的恶意软件进行数据流跟踪，确定其隐私数据泄漏路径，从而明确其危害性大小，以便进行下一步处理

8、。文章最后将该系统进行功能测试，测试结果证明了该系统的有效性。关键