Android恶意代码检测：静态与动态分析结合

"一种针对Android平台恶意代码的检测方法及系统实现" 随着移动互联网的快速发展，Android平台已经成为恶意代码的重要目标。Android系统因其开放性，吸引了大量开发者，但也为恶意软件的滋生提供了土壤。针对这一问题，研究者们提出了多种检测方法，其中一种是将静态分析与动态分析相结合的技术，用于检测Android平台上的恶意代码。 静态分析是通过不运行应用程序来获取其行为特征的一种手段。在Android环境中，静态分析通常包括对权限请求、API调用序列、组件使用、资源访问以及APK文件结构的分析。提取这些特征后，可以构建一个特征向量。通过计算这个向量与其他已知恶意代码家族的特征向量之间的相似性，可以判断待检测的应用是否存在恶意行为。这种方法的优点在于无需实际执行代码，但可能无法捕捉到运行时的复杂行为。 动态分析则是在模拟或真实设备上运行应用程序，监控其运行过程中的行为。例如，通过修改Android系统源码，可以创建一个能够记录文件读写、网络连接、短信发送和电话拨打等关键行为的内核镜像。然后，使用这个镜像在模拟器中运行待检测应用，收集其运行时的行为数据。通过对这些行为进行统计分析，可以识别出潜在的恶意行为，尤其对于那些静态分析难以检测的未知恶意代码，动态分析能提供更全面的视角。 论文中提到的方法结合了这两种分析方式，以提高检测的准确性和覆盖率。实际部署测试表明，这种方法在保持较高检测率的同时，误报率相对较低，这对于保障用户安全至关重要。此外，开发的Android恶意代码检测系统已被公开发布，免费提供在线分析服务，方便广大用户使用。 关键词：Android；恶意代码检测；静态分析；动态分析 此研究对Android安全防护有着重要意义，它不仅提出了有效的检测策略，还为后续的恶意软件防御研究提供了理论基础和技术参考。同时，系统的公开发布表明了研究者对社区贡献的承诺，有助于提升整个Android生态系统的安全性。