细粒度Android恶意软件分类：静态行为特征与随机森林

"基于静态行为特征的细粒度Android恶意软件分类" 本文主要探讨了Android系统中恶意软件的威胁以及一种新型的细粒度恶意应用分类方法。Android平台的开放性使得恶意软件得以广泛传播，它们通过执行各种恶意行为危害用户的设备安全。当前大多数的研究集中在粗粒度的恶意应用检测，而忽略了对恶意行为的具体类别进行深入分析。为此，研究人员提出了一种基于静态行为特征的细粒度恶意行为分类技术。 该技术首先提取多维度的行为特征，主要包括四类：API调用、权限使用、意图操作和包间的依赖关系。这些特征涵盖了恶意软件活动的关键方面，能够揭示应用的潜在恶意行为模式。接着，为了优化特征并减少冗余，进行了特征选择和降维处理。最后，采用随机森林算法作为分类器，对提取的特征进行训练和分类，以识别不同类型的恶意行为。 在实验部分，研究团队使用了来自多个应用市场的24553个恶意Android应用样本，这些样本隶属于73个不同的恶意软件家族。实验结果显示，基于静态行为特征的细粒度恶意应用分类方法的准确率达到了95.88%，显著提高了恶意软件检测的精确性，并且在综合性能上优于其他比较方法。 这一研究成果对于提升Android设备的安全防护能力具有重要意义，它不仅能够帮助安全研究人员更准确地识别和理解恶意软件的行为模式，还可以为开发更有效的反恶意软件工具提供理论支持。通过细粒度的分类，可以更好地理解恶意软件的攻击策略，从而设计出更针对性的防御措施，保护用户免受针对性的恶意攻击。 关键词：Android；静态特征；细粒度恶意分类 中图分类号：TP301.6 文献标志码：A 文章编号：1001-3695（2020）10-045-3101-06 doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.05.0220 这项研究为Android安全领域提供了新的视角，通过深入分析和分类恶意行为，有助于构建更智能、更精确的恶意软件检测系统，进一步增强Android生态系统的安全性。