基于静态分析的Android应用恶意行为检测模型研究

本文主要探讨了在基于Linux内核的Android移动终端操作系统中，针对日益增长的恶意软件威胁，采用源代码静态分析技术开发的一种恶意行为检测模型。该研究由作者路程、张淼和徐国爱共同完成，他们分别在软件安全领域有着不同的专业背景和研究方向。 论文的核心内容涉及以下几个关键知识点： 1. **背景与问题**： 随着Android应用的普及，基于Linux内核的Android系统面临着严重的恶意软件挑战。这些恶意软件通过各种手段危害用户的设备安全和个人信息，因此，开发有效的恶意行为检测方法至关重要。 2. **静态分析技术的应用**： 作者提出了一种静态分析方法，这种方法不依赖于实际运行环境，而是通过对反编译后的Android应用的Java源代码进行深入分析。静态分析包括词法语法解析，这是一种解析源代码结构，理解其基本构成的过程；以及控制流分析，它追踪代码执行的路径，识别潜在的异常行为。 3. **数据流分析**： 数据流分析是进一步检查代码执行过程中数据的流动，以便发现可能影响API调用的恶意参数。通过这种方式，可以识别出那些可能导致API调用偏离正常行为的参数，从而增强检测的准确性。 4. **关键API调用检测**： 模型着重关注那些在恶意行为中起关键作用的API调用，通过查询和分析，识别出这些API及其潜在的恶意利用方式。 5. **动态污染传播模式**： 除了静态分析，作者还考虑到了动态环境中的数据污染传播模式，这有助于更准确地判断哪些参数或数据在程序运行时可能会被恶意利用。 6. **结论与未来工作**： 通过结合静态和动态分析，该模型能够精确地定位到疑似恶意行为的关键代码段，为Android应用的安全防护提供了一种有力工具。然而，论文也提示了未来研究的方向，可能包括提高检测效率，增强模型的鲁棒性，以及应对不断演变的恶意攻击策略。 总结来说，这篇论文在Android应用恶意行为检测领域提出了一个创新的解决方案，通过源代码静态分析技术，有效地识别和定位恶意行为，为保障移动设备安全提供了有价值的研究成果。