改进Apriroi算法：Android应用权限异常检测与恶意行为识别

本文主要探讨了Android系统应用权限异常检测技术，针对当前安卓平台上恶意应用日益增多的问题，特别关注这些恶意应用常常通过申请多个权限来实施攻击。Android系统的Permission机制是其核心安全策略之一，它允许开发者请求特定功能的访问权，以保护用户的隐私和设备安全。 文章首先介绍了Android系统的安全机制，如沙箱机制和签名机制，强调了Permission机制的重要性。权限管理旨在确保应用只能访问必要的服务，防止未经授权的访问。然而，恶意应用会利用这种机制，申请看似合理的权限来隐藏其真实目的，比如数据收集、钓鱼、权限提升等恶意行为。 针对这一问题，研究者对Apriori算法进行了改进，这是一种用于关联规则学习的算法，常用于市场篮子分析和频繁模式挖掘。在Android环境中，通过分析应用申请的权限集合，可以挖掘出这些权限之间的关联性和潜在恶意行为。改进后的Apriori算法能够更有效地识别出那些权限组合可能是恶意应用的标志。 实验结果显示，这种方法具有较高的准确率，达到了78.6%，表明它能有效判断一个应用的恶意程度。这有助于Android用户识别可能的威胁，提高系统的安全性。与现有的检测方法相比，该方案在检测恶意应用的能力上表现出优越性，尤其是在中国市场上，由于缺乏谷歌市场的规范，第三方应用商店中的恶意软件更为活跃，本文提出的检测方法显得尤为重要。 总结来说，本文的研究为解决Android系统中恶意应用权限滥用的问题提供了一种新的思路，通过结合Apriori算法和权限挖掘，提高了恶意应用检测的精确度，为保障用户隐私和设备安全提供了技术支持。随着移动设备安全挑战的持续升级，这类技术的进一步优化和应用将愈发关键。