Android恶意代码检测:集成多特征的静态与动态策略
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随着智能手机的普及,Android系统已经成为人们生活中的重要组成部分,然而这也带来了恶意应用程序(malware)对用户隐私和财产安全的潜在威胁。针对这一问题,本文深入研究了当前Android恶意代码检测的现状,并提出了创新的检测方法。 首先,作者针对Android恶意代码的静态检测提出了一个基于二次剪枝优化的多特征集成算法。这个算法突破了单一特征检测的局限性,将反编译APK文件中的关键特征如权限、系统调用和核心组件整合,充分利用这些多维度特征来增强恶意代码的区分能力。通过集成分类器簇的剪枝策略,该算法能够有效地提升恶意代码的检测准确性和效率。 接着,针对静态检测在面对代码混淆和加密挑战时的不足,文章引入了动态检测方法。提出了多特征MGK算法,该算法在运行时收集程序执行的系统调用和服务调用序列,通过改进的信息增益技术筛选出更具区分性的特征。此外,还对传统高斯核函数进行了优化,以提高识别率和降低处理时间,从而进一步增强了恶意代码的检测性能。 为了综合静态和动态检测的优势,作者设计并实现了基于多特征集成学习的Android恶意应用检测平台。平台采用Adaboost集成理论,增强了分类的鲁棒性,确保了在面对复杂恶意代码时的稳定性和有效性。通过实验验证,当集成规模达到S13时,该平台能够达到高达98.5%的检测率,显示出强大的恶意代码检测能力。 本文的主要贡献包括: 1) 发展了一种集成多特征的静态检测方法,提升了对Android恶意代码的检测准确度。 2) 提出了动态检测的多特征MGK算法,有效应对了代码混淆和加密的挑战,增强了恶意代码的动态检测能力。 3) 设计并实现了一个融合静态与动态检测的Android恶意应用检测平台,利用集成学习理论提高整体检测性能。 本文为Android恶意代码检测提供了新的视角和策略,对于保障移动设备安全具有实际意义。
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