Android恶意代码静态检测技术探析

"Android恶意代码的静态检测研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了Android恶意代码的静态检测技术，由郑吉飞撰写，并由杨青副教授指导，专业领域为计算机软件与理论，研究方向为语义网。该研究针对日益增长的Android平台上的恶意软件问题，旨在通过静态分析方法来提高恶意代码的检测效率和准确性。 Android恶意代码的静态检测是一种在不执行代码的情况下，通过分析其二进制或源代码来识别潜在恶意行为的技术。这种方法的关键优势在于，它可以在不触发动态行为的情况下进行分析，从而避免了可能的触发恶意行为的风险。论文可能涵盖了以下几个方面的内容： 1. **恶意代码特征提取**：分析了如何从Android应用（APK）中提取恶意代码的特征，如权限请求、敏感API调用、网络通信模式等，这些特征能够揭示潜在的恶意活动。 2. **静态分析技术**：探讨了不同的静态分析技术，包括控制流图（CFG）、数据流分析、依赖性分析等，这些技术用于识别恶意代码的隐藏路径和行为。 3. **检测算法和模型**：可能介绍了基于机器学习或规则匹配的检测算法，通过训练有标签的数据集来构建分类模型，识别恶意APK。 4. **性能评估**：可能对提出的检测方法进行了详细的性能评估，包括准确率、召回率、假阳性率等指标，以证明其在实际环境中的有效性。 5. **挑战与未来工作**：论文可能会讨论静态检测面临的挑战，如混淆技术、隐私保护问题，以及未来可能的研究方向，如深度学习的应用、跨平台恶意代码检测等。 6. **法律与伦理考虑**：论文可能还涉及了在进行恶意代码检测时对用户隐私的保护以及知识产权问题，确保检测过程遵循相关法规。 通过对Android恶意代码的静态检测研究，该论文旨在为安全社区提供更有效的工具和策略，以对抗日益复杂的移动安全威胁，同时提高用户的安全意识和系统的安全性。