"Android应用程序安全分析技术研究：静态与动态分析结合的新思路"

当今社会，移动互联网设备以其便捷性和普及性逐渐取代传统的个人计算机，成为人们获取信息和进行网络互联的主要途径。其中，Android终端作为市场份额巨大的智能终端，吸引了众多不法分子开发恶意应用程序以谋取利益。因此，对Android应用程序的安全性进行准确、高效的分析对于信息安全技术的发展至关重要，尤其对于只能访问第三方应用商店的中国Android系统用户来说更显得紧迫。 本文以Android应用程序安全分析技术为研究内容，对当前主流的Android应用程序安全分析技术进行了深入总结和对比。在静态分析技术和动态分析技术之间存在明显的互补性的基础上，提出了一种结合了静态分析和动态分析的Android应用程序安全分析技术思路。在静态分析阶段，本文提出了一种基于D-S证据理论的静态分析方法。该方法选取能够充分表征应用程序特性的信息，形成特征指标，并利用层次分析法求取每个指标对于Android应用程序恶意性质目标的影响权重。最终，通过基于概率分配的方式计算出现的指标权重值，从而计算出信任度。该方法能有效处理具有不确定性的问题，为Android应用程序的安全性分析提供了新的思路。 另一方面，在动态分析阶段，本文提出了一种基于改进KNN分类法的动态分析方法。该方法通过改进KNN分类法，提高了动态分析的准确性和效率，能更加准确地检测出Android应用程序中的潜在安全风险，为用户提供更可靠的安全保障。 总的来说，本文在Android应用程序安全分析技术领域取得了重要的研究成果。通过对现有技术进行总结和对比，提出了一种结合了静态分析和动态分析的安全分析技术思路，为Android应用程序的安全性提供了更为全面和深入的保障。同时，本文的研究成果对于当前仅能访问第三方应用商店的中国Android系统用户具有重要意义，可以帮助他们更好地保护个人隐私和信息安全。随着移动互联网设备的不断普及和应用范围的扩大，Android应用程序的安全性将面临越来越多的挑战，因此，继续深入研究Android应用程序安全分析技术，不断提升技术水平和能力，成为保障用户信息安全的重要一环。