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基于混合特征的恶意安卓程序检测方法

徐林溪; 郭帆 计算机工程与科学 2017年第10期

摘要:安卓系统的恶意程序数量多且危害大,研究相应的检测方法是当前研究热点。现有方法仅单独提取语法或语义特征,难以准确刻画恶意程序的攻击意图。提出一种混合提取语法和语义特征的检测方法,语义特征为基于类抽象的污点传播路径集合,并结合权限声明和Intent-Action等语法特征,对特征规范化后应用K-means算法训练样本集生成恶意程序家族的特征向量,应用欧氏距离检测未知程序与特征向量的相似度。基于FlowDroid实现原型系统,对400个真实程序的分析结果表明该方法有较高的精确度。

关键词:恶意程序检测语义特征污点传播聚类

单位:江西师范大学计算机信息工程学院; 江西南昌330022

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