DroidWatcher: 构建安卓恶意应用检测系统

资源摘要信息:"基于静态代码分析和简单机器学习算法实现的安卓恶意应用鉴别系统" 该系统名为DroidWatcher，专注于检测和鉴别安卓平台上的恶意应用程序。为了实现这一功能，系统集成了多个开源技术和工具，包括Python编程语言、Django Web框架、AngularJS前端框架、Bootstrap样式库以及Androguard和MongoEngine。 首先，Python 2.7.6作为后端开发的核心语言，承担了系统的主要编程任务。Python因其简洁的语法和强大的库支持在数据处理和机器学习领域广受欢迎。系统使用Python进行数据处理、算法实现以及与数据库的交互等。 Django 1.8.1作为Web框架，使得DroidWatcher能够提供一个功能完备的网页端界面。Django框架是基于模型-视图-控制器（MVC）设计模式的，它允许开发者快速构建安全且可维护的网站。通过Django，DroidWatcher实现了用户注册、登录、修改密码、邮箱验证等用户管理功能，以及对数据库进行增删改查的操作界面。 AngularJS 1.3.X作为前端框架，为DroidWatcher提供了一个动态的用户界面。AngularJS通过双向数据绑定和依赖注入等特性，简化了JavaScript代码，使得前端页面的交互性和动态性得到了加强。配合Bootstrap 3.X，DroidWatcher的网页端不仅具备良好的响应式设计，还拥有现代网页的美观界面。 Androguard 1.9是一个用于分析安卓应用程序的工具，它可以提取APK文件中的关键信息，如权限、组件、证书等。在DroidWatcher中，Androguard用于静态分析安卓应用，并提取可能含有恶意行为特征的代码片段或配置。 MongoDB数据库是DroidWatcher存储安卓应用信息的核心数据库。MongoDB是一个面向文档的数据库管理系统，支持高性能、高可用性和易扩展的数据存储。系统中的MongoDB数据库不仅存储了静态分析的结果，还可能存储了机器学习模型训练得到的恶意应用特征库。 系统利用机器学习算法对提取的数据进行分析，以区分恶意应用和良性应用。虽然具体使用的机器学习算法未在描述中提及，但简单机器学习算法通常包括决策树、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯、k近邻算法(k-NN)等。通过这些算法，系统能够学习应用行为的正常模式，并识别出偏差行为，从而判断一个应用是否具有恶意性。 通过用户网页端提交的训练或测试样本，系统能够持续地改进其检测准确度。用户可以在网页端对数据库中的样本进行管理，提交新的样本以供系统分析，从而不断更新和优化检测模型。 综上所述，DroidWatcher是一个集成了静态代码分析和机器学习技术的综合安卓恶意应用鉴别系统。它通过Python、Django、AngularJS、Bootstrap、Androguard和MongoDB等多种技术搭建了一个用户友好且功能全面的网页端平台，利用机器学习算法来提高对安卓恶意应用的鉴别能力。