Android恶意软件静态检测技术探析

"Android恶意软件静态检测方案的研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了针对Android平台的恶意软件静态检测技术。作者童振飞在导师杨庚教授的指导下，深入研究了信息安全领域中的一个重要问题——如何有效地防御和检测Android系统的恶意软件。论文的重点在于提出一种基于静态行为的检测方案，该方案无需执行应用程序即可分析其潜在的恶意行为。 Android恶意软件是当前移动设备安全的一大威胁，它们可能窃取用户数据、消耗资源或进行其他恶意操作。静态检测作为一种非执行的分析方法，可以在不运行应用的情况下检查其代码和元数据，从而降低检测过程中引入的风险。 在论文中，作者可能详细阐述了以下几点： 1. **Android应用程序结构**：讨论了Android应用程序的基本组成，如APK（Android Package）文件，其中包含了DEX（Dalvik Executable）文件，这是Android应用的主要执行格式。 2. **恶意软件特征**：分析了Android恶意软件常见的行为模式和特征，如隐私数据泄露、未经授权的网络访问、恶意服务启动等。 3. **静态检测技术**：介绍了静态分析技术，包括代码反编译、控制流图（CFG）构建、数据流分析等，这些技术用于识别潜在的恶意行为。 4. **机器学习应用**：可能使用了机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）训练模型，以区分恶意软件和良性应用。通过学习大量样本的特征，模型能自动识别新的未知恶意软件。 5. **实验设计与评估**：论文可能包含了实验部分，对提出的检测方案进行了测试和验证，对比了不同机器学习算法的效果，并分析了误报率和漏报率。 6. **课题来源**：研究得到了国家自然科学基金项目（60873231）和江苏省高校自然科学研究的支持，这表明该研究具有一定的学术和实际应用价值。 通过这篇论文，读者可以了解到Android恶意软件静态检测领域的最新进展，以及如何利用机器学习方法提高检测的准确性和效率。这对于提升Android系统的安全性，防止用户受到恶意软件的侵害具有重要意义。