Android恶意代码检测：结合静态与动态分析的方法

"胡文君等人提出了一种针对Android平台恶意代码的检测方法及系统实现，结合静态和动态分析技术，旨在解决Android恶意代码泛滥的问题。该系统在静态分析阶段，通过提取Android程序的权限、API调用序列、组件、资源和APK结构等信息构建特征向量，并运用相似性度量算法来识别已知恶意代码家族。在动态分析阶段，通过修改Android源码并生成内核镜像，利用模拟器进行运行时行为监控，捕获潜在的恶意行为。此研究得到了国家自然科学基金和华为创新基金的支持。" 这篇论文详细阐述了一种针对Android平台恶意代码的检测方法，其核心是结合静态分析和动态分析的优势。在静态分析方面，系统首先对Android应用程序（APK）进行无须执行的深度解析，提取关键特征，包括： 1. 权限：检查应用请求的系统权限，这些权限可能与恶意行为相关，如访问用户数据、发送短信等。 2. API调用序列：分析应用调用的Android API，恶意代码往往有特定的API调用模式。 3. 组件：分析Activity、Service、BroadcastReceiver和ContentProvider等组件，恶意代码可能通过这些组件进行恶意操作。 4. 资源：检查应用中的图片、文本、布局文件等，某些恶意代码会隐藏在资源中。 5. APK结构：分析APK的文件组成和打包方式，某些恶意代码会篡改或隐藏APK结构。 通过这些特征，系统可以构建一个特征向量，然后利用相似性度量算法（如余弦相似度或Jaccard相似性）来比较新样本与已知恶意代码家族的特征，从而识别出潜在的恶意代码。 动态分析阶段，研究人员对Android源码进行修改并重新编译，生成内核镜像。这个定制的内核镜像能够在模拟环境中运行，使得系统能够监控应用程序的实际运行行为，捕获可能在静态分析中无法发现的恶意活动，例如动态加载的库、隐藏的网络通信等。这种方法可以更全面地理解应用的行为，增强检测的准确性。 此外，这项工作还获得了国家自然科学基金和华为创新基金的资助，这表明其在学术界和工业界都具有较高的研究价值和实际应用前景。该检测系统的设计和实现对于提升Android系统的安全性，防止恶意软件的传播和攻击，保护用户隐私和设备安全具有重要意义。