使用系统调用共现矩阵识别Android恶意软件

"这篇研究论文探讨了使用系统调用共现矩阵来识别Android恶意软件的方法。在Android设备普及的背景下，移动恶意软件日益泛滥，对用户造成诸多危害，如窃取个人信息、过度消耗电池和CPU资源等。检测移动恶意软件是Android安全的主要任务。该工作通过动态分析方法，依据应用程序在不同事件下的系统调用序列来区分恶意软件。首先，跟踪应用在各种情况下的系统调用。接着，采用频率向量和共现矩阵两种不同的特征模型从系统调用序列中提取特征。最后，应用自适应正则化权重的机器学习算法进行分类。" 这篇论文的重点在于利用系统调用行为作为分析恶意软件的关键指标。系统调用是操作系统与应用程序交互的基础，恶意软件往往通过异常的系统调用行为来执行其恶意操作。因此，通过对系统调用序列的分析，可以揭示应用的行为模式。 1. **动态分析**：与静态分析不同，动态分析是在程序运行时收集信息。这种方法能够捕捉到实际运行环境中的行为，包括恶意软件试图隐藏的活动，如隐藏服务、数据传输等。 2. **系统调用跟踪**：在不同的用户事件（如启动、暂停、恢复、结束等）下记录应用的系统调用，这有助于捕捉应用在不同状态下的行为差异。 3. **特征模型**： - **频率向量**：这是一种统计方法，通过计算每个系统调用在序列中出现的频率来表示应用的行为特征。频率越高，表示该调用越频繁，可能与特定行为相关。 - **共现矩阵**：共现矩阵记录了系统调用之间的共生关系，即一个调用紧接着另一个调用出现的频率。这有助于发现系统调用间的关联模式，这些模式可能在恶意软件中更为突出。 4. **自适应正则化权重**：在机器学习中，正则化是一种防止过拟合的技术，自适应正则化权重可以根据训练数据动态调整每个特征的权重，从而提高模型的泛化能力。这种方法用于分类系统调用特征，区分正常应用和恶意软件。 通过以上步骤，论文提出了一种基于系统调用行为的检测框架，旨在更准确地识别Android平台上的恶意软件。这种方法具有一定的优势，因为即使恶意软件采取了混淆技术，其运行时的系统调用行为依然难以完全隐藏。然而，这种方法也面临挑战，如需要大量的系统调用数据来训练模型，以及处理实时性问题，因为新的恶意软件和攻击手段不断涌现。总体而言，这项研究为Android安全提供了新的视角和工具，对于提升移动设备的安全防护具有重要意义。